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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-13 15:15
[ポスター講演]映像改ざん検出における時空間特徴量の検証
大城将健阪大)・河野和宏関西大)・馬場口 登阪大EMM2018-104
抄録 (和) 画像・映像の編集技術の進展に伴い,専門的な知識を有さない一般人でも容易な映像編集が可能となっている.そのため,映像の正真性を保証する改ざん検出システムを開発することが早急な課題となっている.本研究の目的は,動的シーン映像に対して,空間的改ざんが施された物体を検出することである.映像は空間情報と時系列情報の特性を持つことから,時空間特性を考慮可能な畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional Neural Network: CNN)を用いることで,映像の改ざん領域を検出する.本稿では,時空間特性を考慮可能なCNNの一つであり,空間方向と時間方向を個別に畳み込む(2+1)D CNNを採用する.これにより,空間的改ざんが空間方向,時間方向に及ぼす影響を詳細に検証するとともに,提案手法が3D CNNを用いた既存手法よりも良好な精度を示したことを報告する. 
(英) The purpose of our work is to detect objects tampered in the spatial domain of videos including dynamic scenes such as a video taken with a smartphone. We use forgery detection models based on spatio-temporal Convolutional Neural Networks (CNN) to consider spatial and temporal aspects of videos. In this paper, we adopt (2+1)D CNN, which is one of the CNNs and calculates each convolution individually. We investigate the influences of spatial and temporal features on video forgery detection. We also report that our proposed forgery detection system based on (2+1)D CNN achieved higher accuracy than a detection system based on 3D CNN.
キーワード (和) 映像解析 / 映像改ざん検出 / 受動的手法 / 時空間畳み込みニューラルネットワーク / 物体修正 / / /  
(英) Video Analysis / Video Forgery Detection / Passive Approach / Spatio-Temporal Convolutional Neural Network / Object Modification / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 494, EMM2018-104, pp. 67-72, 2019年3月.
資料番号 EMM2018-104 
発行日 2019-03-06 (EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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PDFダウンロード EMM2018-104

研究会情報
研究会 EMM  
開催期間 2019-03-13 - 2019-03-14 
開催地(和) 沖縄県青年会館 
開催地(英) TBD 
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 2019-03-EMM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 映像改ざん検出における時空間特徴量の検証 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Consideration on Spatio-Temporal Feature Learning for Video Forgery Detection 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 映像解析 / Video Analysis  
キーワード(2)(和/英) 映像改ざん検出 / Video Forgery Detection  
キーワード(3)(和/英) 受動的手法 / Passive Approach  
キーワード(4)(和/英) 時空間畳み込みニューラルネットワーク / Spatio-Temporal Convolutional Neural Network  
キーワード(5)(和/英) 物体修正 / Object Modification  
キーワード(6)(和/英) /  
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) 大城 将健 / Shoken Ohshiro / オオシロ ショウケン
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 2019-03-13 15:15:00 
発表時間 60 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-EMM2018-104 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.494 
ページ範囲 pp.67-72 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2019-03-06 


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