元画像との差分ベクトルを特徴量とした学習による改変画像検出(ITS画像処理,映像メディア及び一般)
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概要
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本論文では,学習を用いた改変画像の検出手法を提案する.提案手法では,元画像と改変画像の特徴量ベクトルの差分は,空間上において元画像に依存せずに元画像を含むその改変画像のクラスとそれ以外の非改変画像のクラスを形成していると仮定する.提案手法では,事前に学習を行うことで,差分値の大きな特徴量を改変に大きな影響を与える要素とみなし選択する.また,類似した情報を表す特徴量を縮約することで,無関係画像が誤検出されることを防ぐ.提案手法は学習をしていない未知画像に対しても有効な手法である.画像データセットを用いた実験により,提案手法の検出精度が向上することを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2008-02-12
著者
-
平澤 茂一
早稲田大学理工学術院
-
平澤 茂一
サイバー大学IT総合学部
-
八木 秀樹
早稲田大学メディアネットワークセンター
-
細谷 剛
早稲田大学大学院創造理工学研究科経営システム工学専攻
-
佐野 利行
早稲田大学大学院理工学研究科経営システム工学専攻
-
八木 秀樹
電気通信大学先端領域教育研究センター
-
細谷 剛
早稲田大学理工学術院創造理工学部経営システム工学科
-
平沢 茂一
早稲田大学理工学部工業経営学科
-
平澤 茂一
早稲田大学
-
平澤 茂一
サイバー大学
-
細谷 剛
早稲田大学理工学総合研究所
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