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ある人物の顔領域を他の人物の顔との置き換えや表情を変更させて作成されるフェイクコンテンツと，敵対的生成ネットワークによって人工的に創作された画像や動画などを対象として，基本的な画像識別器の設計と評価を行った．学習時とテスト時で異なる手法で作成されたコンテンツにおいても高い識別精度を得られるように，領域単位での処理や色空間を変える手法への拡張法も提案した．また，画像識別器を誤認識させるために生成される敵対的ノイズの有無を判別する手法の開発を行った．元の画像識別器は変更せずに，前処理フィルタを設計し，90%を超える高い精度で識別できることを実験により確認できた．
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