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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。
>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。
うーん、単純に画面内のあるエリアを抜き出すだけなんですかねえ。「本放送を(仮に)90度傾けた画にエンコードした動画」とかだと、エリア情報を本放送と比較しても一致しないはずなのでひっかからない、とかいうことになるんでしょうか。
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192.168.0.1は、私が使っている IPアドレスですので勝手に使わないでください --- ある通りすがり
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:0)
>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。
うーん、単純に画面内のあるエリアを抜き出すだけなんですかねえ。
「本放送を(仮に)90度傾けた画にエンコードした動画」とかだと、エリア情報を本放送と比較しても一致しないはずなので
ひっかからない、とかいうことになるんでしょうか。
Re: (スコア:0)