US2021158036(ID METRICS GROUP INCORPORATED [US])
[0040] In process 100 A, an image 150 A generated using a combination of lighting 130 A, camera 110 A at distance X and height Y having flash 112 A that is positioned on a level focal plane 114 a, and background 120 A
【0023】
プロセス100Aでは、照明130Aと、水平焦点面114a上に配置されたフラッシュ112Aを有する距離Xおよび高さYのカメラ110Aと、背景120Aとの組み合わせを使用して生成された画像150Aを、
can be printed into a legitimate physical document 160 A.
正規の物理的文書160Aに印刷することができる。
The image 150 A can include security features such as a drop shadow 152 A, 154 A behind the head of person 107 A.
画像150Aは、人物107Aの頭部の背後のドロップシャドウ152A、154Aなどのセキュリティ特徴を含むことができる。
In addition, the image 150 A depicts the head of the person 107 A on a level focal plane and having a first facial aspect ratio.
加えて、画像150Aは、水平焦点面上にあり、第1の顔アスペクト比を有する人物107Aの頭部を描写している。
The first facial aspect ratio may be designated by a particular anticounterfeiting architecture that is used to create the legitimate physical document 160 A.
第1の顔アスペクト比は、正規の物理的文書160Aを作成するために使用される特定の偽造防止アーキテクチャによって指定され得る。
A machine learning model described in accordance with the present disclosure can be trained to detect counterfeit images of physical documents having a facial image generated by different and having a different aspect ratio than the first aspect ratio.
本開示に従って説明される機械学習モデルは、第1のアスペクト比とは異なるアスペクト比を有する、異なる生成された顔画像を有する物理的文書の偽造画像を検出するように訓練することができる。
WO2018156641(SONY INTERACTIVE ENTERTAINMENT LLC [US])
[0031] Faked images may also be digitally altered to represent falsities.
【0031】
偽造画像は、虚偽を表すために、デジタル変更も施され得る。
Such images may likewise be analyzed and tracked based on similar characteristics as discussed above.
このような画像は、前述と同じような特性に基づいて、同様に分析され、追跡され得る。
Presently available image recognition and analytical tools may be used to identify a source of an image, whether an image has been tampered with, and to provide indications of likelihood of veracity.
現在利用可能な画像認識及び分析ツールを使用して、画像の出所、画像が改ざんされているか否かが識別され、信憑性尤度の標示が提供され得る。
Certain images may be designated as fictional, for example (e.g., images from fictional books, television shows, or movies),
特定の画像は、例えば虚構(例えば虚構の本、テレビ番組、または映画からの画像)と指定され得、
and signatures related to such images are therefore an indication of low likelihood of veracity.
従って、このような画像に関連する署名は、低い信憑性尤度の標示である。
US7720288(EASTMAN KODAK CO [US])
[0080] As earlier discussed the classification provided in the method can be between genuine or non-forgery images and forgery images.
【0062】
先に論じたように、本方法において、真正または非偽造画像と偽造画像の間の分類が提供できる。
Other classifications can also be provided. The classification can be used in order to select between different parameter sets.
他の分類も提供できる。分類は、種々のパラメータの組の間の選択をするために使われることができる。
For example, a sharpening algorithm may require one set of parameters if the input image is non-interpolated and a second set of parameters if the input image has been interpolated.
たとえば、先鋭化アルゴリズムは、入力画像が非補間である場合にはあるパラメータの組を、入力画像が補間されている場合には第二の組のパラメータを要求することがありうる。
The classification can determine metadata to be associated with the image.
分類は画像に関連付けられるべきメタデータを決定することができる。
For example, if a digital image channel p(x,y) has been interpolated by a factor of 4, then this historical information may be appended to the metadata associated with that digital image channel.
たとえば、デジタル画像チャネルp(x,y)が因子4によって補間されている場合、この履歴情報はデジタル画像チャネルに関連付けられたメタデータにアペンドされてもよい。
Metadata can be, but is not necessarily stored in the same file as is the digital image channel data.
メタデータは、必ずではないが、デジタル画像チャネル・データと同じファイル内に記憶されることができる。