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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]誤り訂正符号の訂正能力と連想記憶モデルの引き込み領域の関係
押川晃寛川村正樹山口大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 自己想起モデルを用いた電子透かし法を提案した.
自己想起モデルは引き込み領域内で透かしの誤りを訂正することができる.
従来の電子透かし法では,攻撃に耐性を持たせるため,メッセージは誤り訂正符号で符号化されている.
メッセージを正しく復号するために,高い誤り訂正能力を持つ手法が求められる.
大きな引き込み領域,つまり,高い誤り訂正能力を持っているので,我々は自己想起モデルに注目した.
提案モデルは符号化器,自己想起モデル,復号器から構成される.符号化器はランダムネットで構成される.
メッセージは符号語に変換され,生成された符号語は自己想起モデルのシナプス結合に記憶される.
これより,符号語が劣化しても,記憶した符号語を想起することができる.
想起した符号語は復号器でメッセージに逆変換される.
提案モデルの誤り訂正能力を評価するために,計算機シミュレーションで引き込み領域を求めた.
その結果,提案モデルは記憶率が小さい場合,初期オーバラップ$m^0=0.02$でもメッセージを正しく復号できることがわかった. 
(英) We proposed a digital watermarking method using an auto-associative memory model (AMM), which can correct errors of watermarks inside a basin of attraction of the model. 
In the conventional watermarking methods, messages are encoded to watermarks by using error-correcting codes in preparation for attacks. 
In order to decode the messages correctly, the methods with high error correction capability are required. 
We focused on the auto-associative memory model, since it has large basin of attraction. 
That is, it has high ability for error correction. 
The proposed method consists of an encoder network and a decoder network with an auto-associative memory model. 
The encoder is a randomly connected network.
The messages are converted to the codewords. 
The generated codewords are stored in synaptic connections of the AMM.
Therefore, the AMM can retrieve the stored codeword correctly from a damaged codeword. 
The retrieved codeword is inversely converted to the message in the decoder. 
In order to evaluate the error correction capability of the proposed method, the basins of attraction are calculated by computer simulations. As a result, we found that the proposed method could decode messages correctly even from small initial overlap $m^0=0.02$ when the loading rate is small enough.
キーワード (和) 電子透かし / 連想記憶モデル / 誤り訂正符号 / ニュラルネットワーク / / / /  
(英) watermarking / associative memory model / error correction code / neural network / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 494, EMM2018-101, pp. 51-56, 2019年3月.
資料番号 EMM2018-101 
発行日 2019-03-06 (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 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) 誤り訂正符号の訂正能力と連想記憶モデルの引き込み領域の関係 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Relationship between error correcting capability for error correction codes and basin of attraction in associative memory models 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 電子透かし / watermarking  
キーワード(2)(和/英) 連想記憶モデル / associative memory model  
キーワード(3)(和/英) 誤り訂正符号 / error correction code  
キーワード(4)(和/英) ニュラルネットワーク / neural network  
キーワード(5)(和/英) /  
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) 押川 晃寛 / Akinobu Oshikawa /
第1著者 所属(和/英) 山口大学 (略称: 山口大)
Yamaguchi University (略称: Yamaguchi Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 川村 正樹 / Masaki Kawamura /
第2著者 所属(和/英) 山口大学 (略称: 山口大)
Yamaguchi University (略称: Yamaguchi 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-EMM2018-101 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.494 
ページ範囲 pp.51-56 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2019-03-06 


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