Core Concepts
画像メタデータの変更を通じて、偽造クラウドソーシング画像サービスの信頼性を判断する新しいフレームワークが提案されました。
Abstract
ソーシャルメディア上で公開された画像における非機能属性を使用して、偽造画像サービスの信頼性を評価する独自の手法が提案されました。
モデル化された画像は、機能的および非機能的属性を持ちます。機能的属性は撮影時の行動に関連し、非機能的属性は異なる画像サービスを区別するために役立ちます。
提案されたフレームワークでは、変更の意図を推定し、イメージセマンティクスの変化に基づいて偽造度合いを決定します。
実験結果は高い精度と時間効率性が示されています。
Stats
信頼性: 80-95% の高精度が実験で示されました。
データ処理時間: クラスタリング手法では約1010 nsかかりました。
Quotes
"Social media has become a key platform to share news and information related to real-life events."
"Changes in image services should be extensively investigated before concluding on the fakeness of an image."