A New Face Image Manipulation Localization and Recovery Algorithm Using Image Watermarking and Integer Wavelet Transform
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Recognizing different kinds of modifications and identifying the altered portions of the face region have been the main focus of recent developments in face image manipulation detection.In actual applications, the ability to restore the facial region after modification localization would be highly helpful, but this was not addressed in earlier studies.This research utilizes integer wavelet transform (IWT) coefficients to produce recovery information from the face region and watermarking-based technique for incorporating the generated data into the cover face image.Three distinct algorithms have been proposed for producing the recovery data, and the one demonstrating superior performance, specifically IWT (cdf 3.5), is employed within main algorithms.The novelty of the suggested technique stems from its integration of an IWT-based recovery method, along with the manipulation detection process, which has not been showcased in prior research studies.The main contributions of the suggested algorithm include its efficiency to precisely identify altered blocks within the facial area and to reinstate the unaltered version when modifications are present.The advantage of the proposed algorithm is demonstrated through the comparisons with earlier methods where it can be used in digital art to ensure the originality, integrity, and security of facial images.The practical applications include various fields such as forensic investigations, digital image authentication, online safety, content moderation, medical imaging, security systems, entertainment, privacy protection, historical documentation, The limitation of the proposed algorithm is the restricted embedding capacity.The future researches can be conducted in different directions such as enhancing the embedding capacity, implementing a real-time detection system for live video streams, and investigating the main requirements for efficient algorithm's execution on hardware devices.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle