| 研究課題/領域番号 |
25K15113
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分60070:情報セキュリティ関連
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
新見 道治 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20269088)
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| 研究期間 (年度) |
2025-04-01 – 2028-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2025年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2026年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2025年度: 2,990千円 (直接経費: 2,300千円、間接経費: 690千円)
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| キーワード | スパースコーディング / AI生成画像 / 自然画像 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
近年，生成 AI 技術の向上により, 生成画像と自然画像（デジカメ等で現実世界のシーンを撮影した画像）を判別することは困難になってきており，安全安心な現代社会を脅かす脅威の一つである．ディープラーニングにより識別器を構成する方法もあるが，膨大な画像データの収集は課題の一つである．本研究では【拡散モデルから生成された生成画像】と【自然画像】を区別するために有効な画像特徴を解明することを目的とする．画像特徴としては，スパースコーディングに基づく画像特徴量に注目する． 区別に有効な画像特徴が特定できれば，動画像等他メディアでのF識別への応用も考えられる．
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