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それぞれどのぐらいなんだろうねぇ。
プレスリリースより。
1. シグネチャを用いて改変動画を識別可能
あるフレームのエリア2つをサンプリングして、その輝度の差分を76バイトのシグネチャにしている。再エンコしてもカメラで撮っても字幕や音声を変えても差分の特徴はほぼ変わらない。
2. 高い識別率と低い誤検出率を両立
シグネチャの特徴の強弱に応じて信頼度を設定して、有効なのを重視する事で正解率を高めている。テストでは平均96%の識別率と、0.0005%の誤検出率だったようだ。
3. 動画の一部のシーンでも検出可能
2秒分のシグネチャがあれば上記の識別率を出せる。
4. 家庭用パソコン程度の処理能力でも動作可能
3GHzのシングルコアCPUで1秒間に1000時間分の照合が可能らしい。
> シグネチャの特徴の強弱に応じて信頼度を設定して、有効なのを重視する事で正解率を高めている。
ということから、真っ白や真っ黒な場面が含まれている動画が誤検出されるということはなさそうですが、特徴の強弱とは言っても、機械的に出した基準ならいわゆる「常識」は持ち合わせていないわけで。
> 2秒分のシグネチャがあれば上記の識別率を出せる。
のであれば、特徴は大きいけれども定番の素材を2秒程度なら作れそうですね。例えば、宇宙があって地球をズームインする動画とか、ニューヨークをカメラがパンして自由の女神が写る動画とか、月面着陸の動画とか。
>特徴は大きいけれども定番の素材を2秒程度なら作れそうですね。
地球の角度や天気や太陽の光と影や‥‥色々問題が多すぎる。2秒分(30fpsなら60フレーム)×76バイトハッシュを人為的に一致させるなんて、どう考えてもほぼ不可能だよ。コピーでもしない限りね。
ハッシュってなんですか?プレスリリースにはシグネチャとありましたのでそれのことだと仮定しますが、ここでのシグネチャは、MD5やSHA1のように少しでもデータが違う場合には全然違う値を返したりといったことは目的にしていません。むしろ多少の違いは飲み込んで、似たものに対して同じ値を返すものを作っているはずです。
それを分かった上で、そのように述べられているのなら、失礼いたしました。
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ハッカーとクラッカーの違い。大してないと思います -- あるアレゲ
誤認識率はどのくらい? (スコア:0)
それぞれどのぐらいなんだろうねぇ。
Re: (スコア:2, 参考になる)
プレスリリースより。
1. シグネチャを用いて改変動画を識別可能
あるフレームのエリア2つをサンプリングして、その輝度の差分を76バイトのシグネチャにしている。
再エンコしてもカメラで撮っても字幕や音声を変えても差分の特徴はほぼ変わらない。
2. 高い識別率と低い誤検出率を両立
シグネチャの特徴の強弱に応じて信頼度を設定して、有効なのを重視する事で正解率を高めている。
テストでは平均96%の識別率と、0.0005%の誤検出率だったようだ。
3. 動画の一部のシーンでも検出可能
2秒分のシグネチャがあれば上記の識別率を出せる。
4. 家庭用パソコン程度の処理能力でも動作可能
3GHzのシングルコアCPUで1秒間に1000時間分の照合が可能らしい。
Re:誤認識率はどのくらい? (スコア:1)
> シグネチャの特徴の強弱に応じて信頼度を設定して、有効なのを重視する事で正解率を高めている。
ということから、真っ白や真っ黒な場面が含まれている動画が誤検出されるということはなさそうですが、
特徴の強弱とは言っても、機械的に出した基準ならいわゆる「常識」は持ち合わせていないわけで。
> 2秒分のシグネチャがあれば上記の識別率を出せる。
のであれば、特徴は大きいけれども定番の素材を2秒程度なら作れそうですね。
例えば、宇宙があって地球をズームインする動画とか、ニューヨークをカメラがパンして自由の女神が写る動画とか、月面着陸の動画とか。
1を聞いて0を知れ!
Re: (スコア:0)
>特徴は大きいけれども定番の素材を2秒程度なら作れそうですね。
地球の角度や天気や太陽の光と影や‥‥色々問題が多すぎる。
2秒分(30fpsなら60フレーム)×76バイトハッシュを人為的に一致させるなんて、どう考えてもほぼ不可能だよ。
コピーでもしない限りね。
Re:誤認識率はどのくらい? (スコア:1)
ハッシュってなんですか?
プレスリリースにはシグネチャとありましたのでそれのことだと仮定しますが、
ここでのシグネチャは、MD5やSHA1のように少しでもデータが違う場合には全然違う値を返したりといったことは目的にしていません。
むしろ多少の違いは飲み込んで、似たものに対して同じ値を返すものを作っているはずです。
それを分かった上で、そのように述べられているのなら、失礼いたしました。
1を聞いて0を知れ!