| Texto completo | |
| Autor(es): |
Pomari, Thales
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Ruppert, Guillherme
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Rezende, Edmar
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Rocha, Anderson
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Carvalho, Tiago
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IEEE
Número total de Autores: 6
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| Tipo de documento: | Artigo Científico |
| Fonte: | 2018 25TH IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON IMAGE PROCESSING (ICIP); v. N/A, p. 5-pg., 2018-01-01. |
| Resumo | |
Fake news and deep fakes have been making social and mainstream media headlines. At the same time, engaged scientists strive for finding ways to detect forgeries and suspicious manipulations using even the subtlest clues. In this vein, this work proposes a new method for detecting photographic splicing by bringing together the high representation power of Illuminant Maps and Convolutional Neural Networks as a way of learning directly from available training data the most important hints of a forgery. This work propose a method that eliminates the laborious feature engineering process, allow locate forgery region and yields a classification accuracy of more than 96%, outperforming state-of-the-art methods in different datasets. The potential uses of the proposed method is further highlighted by analyzing some suspicious real-world photographs that recently broke the news. (AU) | |
| Processo FAPESP: | 17/12646-3 - Déjà vu: coerência temporal, espacial e de caracterização de dados heterogêneos para análise e interpretação de integridade |
| Beneficiário: | Anderson de Rezende Rocha |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Temático |
| Processo FAPESP: | 17/12631-6 - Desenvolvendo e Disseminando Métodos e Ferramentas Para a Análise Forense de Documentos Digitais |
| Beneficiário: | Tiago Jose de Carvalho |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Processo FAPESP: | 18/00858-9 - Combinando inconsistências de iluminação e redes profundas para detecção de imagens de composição |
| Beneficiário: | Thales Augusto Paletti Pomari |
| Modalidade de apoio: | Bolsas no Brasil - Iniciação Científica |