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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-04 09:45
GAN識別器のアンサンブル学習による真正画像とクローン画像の識別
濱崎直紀中村和晃新田直子馬場口 登阪大PRMU2020-70
抄録 (和) 画像生成技術の発達により,個人の特徴を反映した顔画像や手書き風文字画像の自動生成が可能となり,その悪用が問題となりつつある.このような「クローン画像」を真正画像と識別する技術が求められるが,そのための学習データとして,多様な生成手法によるクローン画像を網羅的に集めることは難しい.そこで本稿では,真正画像のみに基づいて上述の識別を実現する手法を提案する.そのための具体的な手法として GAN に着目する.GAN による識別器(ディスクリミネータ)は,学習データセットが多様であるほど汎用性は高まるが識別精度は低下すると予想される.提案手法では,学習データセットを分割して複数の GAN を学習し,それにより得られた識別モデルをアンサンブル学習により統合することで,汎用性と識別精度の両立を目指す.文字画像と顔画像を用いた実験の結果,単一の GAN に基づく手法に比べ高い識別精度が得られ,提案手法の有効性が示された. 
(英) (Not available yet)
キーワード (和) 真正画像 / クローン画像 / GAN / アンサンブル学習 / データセットの多様性 / / /  
(英) / / / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 409, PRMU2020-70, pp. 7-12, 2021年3月.
資料番号 PRMU2020-70 
発行日 2021-02-25 (PRMU) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード PRMU2020-70

研究会情報
研究会 PRMU IPSJ-CVIM  
開催期間 2021-03-04 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 特殊な環境下におけるCV・ パターン認識 
テーマ(英) Computer Vision and Pattern Recognition for specific environment 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 PRMU 
会議コード 2021-03-PRMU-CVIM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) GAN識別器のアンサンブル学習による真正画像とクローン画像の識別 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Discrimination between Real and Cloned Images by Ensemble Learning of GAN Discriminators 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 真正画像 /  
キーワード(2)(和/英) クローン画像 /  
キーワード(3)(和/英) GAN /  
キーワード(4)(和/英) アンサンブル学習 /  
キーワード(5)(和/英) データセットの多様性 /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 濱崎 直紀 / Naoki Hamasaki / ハマサキ ナオキ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 和晃 / Kazuaki Nakamura / ナカムラ カズアキ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 新田 直子 / Naoko Nitta / ニッタ ナオコ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 馬場口 登 / Noboru Babaguchi / ババグチ ノボル
第4著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-03-04 09:45:00 
発表時間 15分 
申込先研究会 PRMU 
資料番号 PRMU2020-70 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.409 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数
発行日 2021-02-25 (PRMU) 


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