抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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たとえ初心者は,今日,鍛造画像を説得することができる。しかし,ほとんどの偽造は,画像の基礎統計を変え,特に,デモザイク法によって引き起こされるわずかなアーチファクトを変化させる。デモザイクは,CFAにより取得されたアンダーサンプリング画像を三つのチャネルカラー画像に変換する。2つの問題が生じる:最初のものは,基本的なCFA構成を同定することである。それらは,それらが赤,緑または青の値を獲得したかどうかに従って画素を分類する。第二のものは,改ざん画像領域を明らかにする可能性のある「デモザイク着氷アーチファクト」の規則性における異常を検出することである。著者らは,検出法の現状をレビューしたが,提案した方法のどれもCFA構成のための保証された検出を,または,改ざん領域に対して保証しないことを指摘した。この方法は,一般に視覚的に評価されなければならない出力をもたらす。そこで,非常に低い数の誤警報(NFA)による検出を保証するためのコントラスト法を導入し,このようなNFAを得ることは既存の検出法に対する有用な補完であり,これらの方法を自動画像評価プロセスに含めることができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】