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講演抄録/キーワード
講演名 2018-03-05 14:35
[ポスター講演]時空間の連続性を考慮した映像改ざん検出
吉田崇晃阪大)・河野和宏関西大)・馬場口 登阪大
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抄録 (和) 本稿では,木の揺らぎや降雪といった動的な背景,動的な撮影視点を持つ映像を対象に,改ざんされた物体を検出する手法を提案する.
動的なシーンに対応するため,空間情報の解析に優れた畳み込みニューラルネットワークと時間情報の解析に優れた再帰型ニューラルネットワークを組み合わせた検出モデルを用いる.
さらに,多様な改ざんに対応するため,従来の物体除去だけでなく,これまで研究対象とされていなかった物体修正も対象とする.
評価実験では,提案手法の1 つである畳み込みLSTM を用いた手法が,物体除去の場合,ROC 曲線下側面積(AUC)0.970, 等誤り率(EER)0.078,物体修正の場合,AUC 0.872,EER 0.219 と,既存研究よりも高い検出精度を示した. 
(英) This paper proposes a video forgery detection method in dynamic scenes such as dynamic background or dynamic perspectives.
In order to adapt to dynamic scenes, we use Convolutional Neural Network and Recurrent Neural Network together.
This enables as to consider spatio-temporal consistency of videos. We also construct new video forgery databases for object modification as well as object removal.
Our proposed method using Convolutional LSTM achieved Area-Under-Curve (AUC) 0.970 and Equal-Error-Rate (EER) 0.078 on the object addition database
and AUC 0.872 and EER 0.219 on the object modification database.
キーワード (和) 映像改ざん検出 / 動的シーン / Convolutional LSTM / CNN / RNN / Modification Dataset / /  
(英) Video Forgery Detection / Dynamic scene / Convolutional LSTM / CNN / RNN / Modification Dataset / /  
文献情報 信学技報, vol. 117, no. 476, EMM2017-81, pp. 23-28, 2018年3月.
資料番号 EMM2017-81 
発行日 2018-02-26 (EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380

研究会情報
研究会 EMM  
開催期間 2018-03-05 - 2018-03-06 
開催地(和) 奄美市名瀬公民館 
開催地(英) Naze Community Center (Amami-Shi, Kagoshima) 
テーマ(和) 画質・音質評価,知覚・認知メトリクス,人間視聴覚システム,一般 
テーマ(英) Image and Sound Quality, Metrics for Perception and Recognition, Human Auditory and Visual System, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EMM 
会議コード 2018-03-EMM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 時空間の連続性を考慮した映像改ざん検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Video Forgery Detection Considering Spatio-Temporal Consistency 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 映像改ざん検出 / Video Forgery Detection  
キーワード(2)(和/英) 動的シーン / Dynamic scene  
キーワード(3)(和/英) Convolutional LSTM / Convolutional LSTM  
キーワード(4)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(5)(和/英) RNN / RNN  
キーワード(6)(和/英) Modification Dataset / Modification Dataset  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 吉田 崇晃 / Takaaki Yoshida / ヨシダ タカアキ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 河野 和宏 / Kazuhiro Kono / コウノ カズヒロ
第2著者 所属(和/英) 関西大学 (略称: 関西大)
Kansai University (略称: Kansai Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 馬場口 登 / Noboru Babaguchi / ババグチ ノボル
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者
発表日時 2018-03-05 14:35:00 
発表時間 60 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-EMM2017-81 
巻番号(vol) IEICE-117 
号番号(no) no.476 
ページ範囲 pp.23-28 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2018-02-26 


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