情報処理学会 第78回全国大会講演要旨

CG技術の進歩により，自然画像とCG画像の違いを人の目で見て判断できないほどのCG画像の生成が可能になっている．先行研究では，自然画像とCG画像の違いを表す多数の特徴量をパラメータとしたサポートベクターマシンの学習により両画像の識別を行っている．多数のパラメータを用いることで識別率は向上しているものの，実際にどの特徴量が画像中のどの場所で識別への影響を与えているのかは明らかにされていない．本研究では，CG画像と自然画像のウェーブレット係数のヒストグラムの形状に注目して，それぞれの画像において，識別の際に影響を与えている場所と要因を求める．