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2011年11月30日 page:2/5
写真の各箇所がどの程度修整されているのかを、上から重ねた色の違いで示した画像。Images: Kee & Farid/PNAS
ファリッド氏とキー氏は、解析を通じて、写真に写った人の体型や顔に加えられた修整の度合いを、数学的に記述できるようにした。それをもとに、計算モデルが修整程度を1～5のスコアで評価する（スコアが大きいほど修整の程度が激しいことを示す）。
スコアの妥当性を検証するため、研究チームは、米Amazon社の労働力アウトソーシング・サービス『Mechanical Turk』を通じてランダムに選抜した50人に、写真を評価してもらった。その結果、人間もコンピューターと非常に近いスコアをつけた。
無修整の写真（上列）と修整した写真（下列）。キー氏とファリッド氏が開発した計算モデルの「学習」用に使われたものの一部。
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画像修正を規制しようという動きとともに、修正をスコア化して表示を義務付けるというのは、早々に日本などでも登場するかもしれませんね。ｗｗｗ
2011년 11월 30일 page:2/5
사진의 각 개소가 어느 정도 수정되고 있는지를, 우에로부터 겹친 색의 차이로 가리킨 화상.Images: Kee & Farid/PNAS
파릿드씨와 키씨는, 해석을 통해서, 사진에 찍힌 사람의 체형이나 얼굴에 더해진 수정의 정도를, 수학적으로 기술할 수 있도록 했다.그것을 기초로, 계산 모델이 수정 정도를 1～5의 스코아로 평가한다(스코아가 큰 만큼 수정의 정도가 격렬한 것을 가리킨다).
스코아의 타당성을 검증하기 위해(때문에), 연구팀은, 미 Amazon사의 노동력 아웃소싱(outsourcing)・서비스 『Mechanical Turk』를 통해서 랜덤에 선발한 50명에게, 사진을 평가받았다.그 결과, 인간도 컴퓨터와 매우 가까운 스코아를 붙였다.
무수정의 사진(상열)과 수정한 사진(하열).키씨와 파릿드씨가 개발한 계산 모델의「학습」용으로 사용되었지만 일부.
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화상 수정을 규제하려는 움직임과 함께, 수정을 스코아화하고 표시를 의무화 한다는 것은, 서서히 일본등에서도 등장할지도 모르겠네요.www
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