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J-GLOBAL ID：201902243931137916   整理番号：19A1036061

CNNを用いたCGと写真を識別するためのパッチサイズの考察

A Study of Patch Size for Distinguishing CGs from Real Photos Using CNN

著者 (3件)： 河田健斗 (岡山大 工) ,  栗林稔 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  舩曵信生 (岡山大 大学院自然科学研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 494(EMM2018 91-115)(Web)  ページ： 45-50 (WEB ONLY)  発行年： 2019年03月06日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 3次元コンピュータグラフィックス技術の進歩に伴い,限りなく精密で一見しただけでは写真との区別がつかないようなフォトリアリスティックな画像を日常的に目にすることが多くなっている.従来研究においてCNNを使ってCGと写真を識別する手法が提案されているが,細かいパラメータの設定が検討されていない.本研究では,画像を小さなパッチに分割して学習させる点に注目し,そのパッチサイズを検討し識別精度と処理速度の関係を調べる.その結果,モデル作成に用いるパッチサイズを大きくすると処理に要する時間は増加し,モデルの判別精度も上昇していくことが分かった.実験結果より,識別精度と処理速度のバランスの良いパッチサイズは150×150pixelであることを明らかにした.(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *コンピュータグラフィックス ,  *画像認識 ,  *写真像 ,  セグメンテーション ,  画像処理 ,  精度 ,  計算機処理速度
準シソーラス用語： *CNN ,  画像分割 ,  認識精度

分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (7件)：

• N. Rahmouni, V. Nozick, J. Yamagishi, I. Echizen, “Distinguishing computer graphics from natural images using convolution neural networks,” 2017 IEEE Workshop on Information Forensics and Security (WIFS 2017), 2017.
• Multimedia Signal Processing and Understanding Lab, (n.d), Introducing RAISE dataset, Retrieved November 1 2018, http://loki.disi.unitn.it/RAISE/
• Dave Coffin’s Home Page, (n.d), Decoding raw digital photos in Linux, Retrieved November 1 2018, https://www.cybercom.net/dcoffin/dcraw/
• JPEGclub.org, (n.d.), JPEG 9 STILL IMAGE CODEC, Retrieved November 1 2018, https://jpegclub.org/
• LEVEL-DESIGN.org, (n.d.), LEVEL-DESIGN.org REFERENCE DATABASE, Retrieved November 1 2018, http://level-design.org/referencedb/

タイトルに関連する用語 (6件)： CNN ,  CG ,  写真 ,  識別 ,  パッチ ,  サイズ