講演名 | 2008-02-19 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) 佐野 利行, 細谷 剛, 八木 秀樹, 平澤 茂一, |
---|---|
PDFダウンロードページ | PDFダウンロードページへ |
抄録(和) | 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. |
抄録(英) | In this paper, a new pre-trained detection scheme for near-duplicated images is proposed. By using the assumption that the difference vectors between the original image and its near-duplicated image form altered or non-altered spaces independent of the original images. With pre-trained results, we regard features with large values in the difference vectors as the affected features by alteration. To avoid mis-detection, the proposed method codenses similar features together. The proposed method is valid for the original images without pre-training. We show by simulation results that the precision of the proposed method is larger than that of the conventional ones. |
キーワード(和) | 改変画像検出 / 類似画像検索 / 著作権保護 / 事前学習 / 特徴量選択 / 特徴量縮約 |
キーワード(英) | near-duplicated image detection / content-based image retrieval (CBIR) / copyright protection / pre-trained / feature selection / condensed feature |
資料番号 | ITS2007-62,IE2007-245 |
発行日 |
研究会情報 | |
研究会 | ITS |
---|---|
開催期間 | 2008/2/12(から1日開催) |
開催地(和) | |
開催地(英) | |
テーマ(和) | |
テーマ(英) | |
委員長氏名(和) | |
委員長氏名(英) | |
副委員長氏名(和) | |
副委員長氏名(英) | |
幹事氏名(和) | |
幹事氏名(英) | |
幹事補佐氏名(和) | |
幹事補佐氏名(英) |
講演論文情報詳細 | |
申込み研究会 | Intelligent Transport Systems Technology (ITS) |
---|---|
本文の言語 | JPN |
タイトル(和) | 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) |
サブタイトル(和) | |
タイトル(英) | Near Duplicated Image Detection by Learning with Difference Vector to Original Image |
サブタイトル(和) | |
キーワード(1)(和/英) | 改変画像検出 / near-duplicated image detection |
キーワード(2)(和/英) | 類似画像検索 / content-based image retrieval (CBIR) |
キーワード(3)(和/英) | 著作権保護 / copyright protection |
キーワード(4)(和/英) | 事前学習 / pre-trained |
キーワード(5)(和/英) | 特徴量選択 / feature selection |
キーワード(6)(和/英) | 特徴量縮約 / condensed feature |
第 1 著者 氏名(和/英) | 佐野 利行 / Toshiyuki SANO |
第 1 著者 所属(和/英) | 早稲田大学大学院理工学研究科経営システム工学専攻 Department of Industrial and Management Systems Engineering, Major in Science and Engineering, Waseda University |
第 2 著者 氏名(和/英) | 細谷 剛 / Gou HOSOYA |
第 2 著者 所属(和/英) | 早稲田大学大学院理工学研究科経営システム工学専攻 Department of Industrial and Management Systems Engineering, Major in Science and Engineering, Waseda University |
第 3 著者 氏名(和/英) | 八木 秀樹 / Hideki YAGI |
第 3 著者 所属(和/英) | 早稲田大学メディアネットワークセンター Media Network Center, Waseda University |
第 4 著者 氏名(和/英) | 平澤 茂一 / Shigeichi HIRASAWA |
第 4 著者 所属(和/英) | 早稲田大学大学院理工学研究科経営システム工学専攻 Department of Industrial and Management Systems Engineering, Major in Science and Engineering, Waseda University |
発表年月日 | 2008-02-19 |
資料番号 | ITS2007-62,IE2007-245 |
巻番号(vol) | vol.107 |
号番号(no) | 487 |
ページ範囲 | pp.- |
ページ数 | 6 |
発行日 |