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J-GLOBAL ID：202102249791383737   整理番号：21A0673527

有向勾配のヒストグラムに基づく顔2面操作検出【JST・京大機械翻訳】

Face2Face Manipulation Detection Based on Histogram of Oriented Gradients

著者 (2件)： Megahed Amr (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology,Harbin,China) ,  Han Qi (School of Computer Science and Technology, Harbin Institute of Technology,Harbin,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： TrustCom  ページ： 1260-1267  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： コンピュータビジョンと深層学習の急速な進歩により,ディジタルビデオにおいて高度に現実的な合成顔を創造することが可能である。この状況は,ビデオコンテンツにおける不安と疑いを増加させる。特にビデオを圧縮または低解像度で,ビデオにおける実顔と偽顔を区別するための人間と機械にとって大きな挑戦である。本論文では,Face2Face操作を検出するための効率的方法を提案した。操作されたビデオの解析により,偽顔を検出するために利用できるいくつかの視覚アーチファクトがあることを見出した。提案方法は,Face2Faceマニピュレーションを曝露するのに有効な特徴抽出のために,配向勾配のヒストグラムを利用する。実験結果は,著者らの方法が様々な圧縮品質レベルの下で高性能精度で操作された顔を効果的に検出することを明らかにした。Copyright 2021 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】

シソーラス用語： 視覚 ,  特徴抽出 ,  *録画装置 ,  品質水準 ,  コンピュータビジョン ,  ヒストグラム ,  アーチファクト
準シソーラス用語： ディジタルビデオ ,  映像コンテンツ ,  マニピュレーション ,  低分解能 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  医用画像処理  (JE04020T) ,  NMR一般  (BM07041R)

タイトルに関連する用語 (3件)： 勾配 ,  ヒストグラム ,  顔