イラスト著作権保護のための HOGを用いた複製検出高橋涼背景・今日ではインターネット上に多数のイラストが存在しそれと同時に不正なコピーなどによる著作権の侵害が問題になっている。・その為、このような問題に対処し著作権を守る必要がある。・対処法として、電子透かしや画像検出に基づく複製検出などの手法が研究されている。背景・しかし電子透かし等の手法では手書きで模写し改変を加えた場合など複雑な変化がある場合、検出が難しくなっている。・回転を加えた画像や大きさを変えた画像などの簡易的な変化に対する検出は有効な方法があるが手書き等によるトレース画像に関して精度の高い方法がない。目的・従来の研究でHOGによるトレース画像の複製検出は可能であるが精度が低いためよりよい検出方法が必要である。・従来のHOGによる複製検出では、局所領域の抽出の際、線分が十分に含まれている領域を抽出できていなかった為精度が落ちたと考えられるので局所領域の抽出方法の検討が必要である。検出対象・簡易的な改変（回転や大きさ）を加えた画像では HOGによる複製検出で十分に有効な精度がでているので輪郭線や構図の手書きによるトレース画像を対象とする。輪郭線の抽出既存の方式（複製検出の流れ）オリジナル画像複製の疑いがある画像輪郭線輪郭線特徴量特徴量データベースマッチング投票複製検出この部分を改良 HOG特徴量 HOG： Histograms of Oriented Gradients ・HOGは画像の局所領域から輝度勾配・輝度強度を取り出す特徴量・物体の大まかな形状を表現可能で、一般に歩行者や人工物などの物体を検出するのに使用され文字認識などにも用いられる。処理過程局所領域をブロック・セルに分割ブロックを移動．セルの中における輝度勾配ヒストグラムを計算するブロック毎に正規化する。全てのヒストグラムを統合して特徴量にする。ウェーブレット変換・本研究では、ウェーブレット変換の中でも最も簡単な関数のハールウェーブレット変換を使う。・ハールウェーブレットの特徴 1：対称性、直交性を持つ 2：計算が簡単なため計算時間を短縮できる。ハールウェーブレット変換・2𝑛 個の成分を持つ配列 𝑠 (𝑛) ＝ (𝑛) :=(𝑎 (𝑛) , 𝑎 (𝑛) , ･･･𝑎 (𝑛) , 𝑎 (𝑛) ) 𝑛 −2 𝑛 −1 1 0 2 2 𝑎 隣り合う2つの数の組（変換を行う。 (𝑛−1) 平均：𝑎𝑘 (𝑛−1) 差分： 𝑐𝑘 (𝑛) (𝑛) (𝑛) 𝑎2𝑘 , 𝑎2𝑘 −1 )に対して基本 (𝑛) ≔ 𝑎 𝑘 +𝑎 𝑘 2 2 +1 2 ≔ 𝑎 𝑘 −𝑎 𝑘 2 2 +1 2 (𝑛) 低周波 (𝑛) 高周波提案手法・局所領域抽出の際に適切な領域を抽出できていなかった為精度が落ちたと考えられるので局所領域抽出の方法を提案する。提案手法１：画像にウェーブレット変換を用い周波数解析を行う。 2：ウェーブレット変換により、求められたx-y方向高周波画像を2値化する。 3：その画像を大きさに応じて16×16､8×8画素の領域に分割する。 4：複製検出に適切な領域を使い、複製検出を行う。提案手法先ほど4の手順として 1：分割した領域のピクセル値の和を求める。 2：全領域のピクセル値の平均を求める。 3：平均値を基準の値とし、平均値以上の値の領域を使用する。結果 2値化した画像抽出した領域結論・分割した領域の中でピクセル値の高い領域を多く含む領域を抽出することで、イラストコンテンツにおいて重要な情報の線分が多く含まれる領域を抽出することができる。・従来の研究での精度の低さは、局所領域の抽出が正確でなかったため精度が落ちたと考えられる為、先に線分の多く含まれている領域抽出をすることで複製検出の精度が上がると考えられる。今後の課題・実際に抽出できた領域を用いての複製検出・データベースのメモリ量や計算時間が膨大なものとなる。 →特徴量の次元数の効率のよい削減など、メモリ量・計算時間の削減手法の検討。