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講演抄録/キーワード
講演名 2019-03-13 14:05
[ポスター講演]回転に堅牢な抽出器NNを導入したCNNによる電子透かし法
濱元一平川村正樹山口大
技報オンラインサービス実施中
抄録 (和) 回転とJPEG圧縮に対して堅牢な埋め込みと抽出を学習するニューラルネットワークを用いた電子透かし法を提案する.
提案するニューラルネットワークは,ステゴ画像生成器と透かし情報抽出器,ステゴ画像識別器,回転伝播層,ノイズ付加層からなる.
回転伝播層とノイズ付加層は,それぞれ,回転攻撃とJPEG圧縮攻撃をモデル化した層である.
そのため,ステゴ画像生成器は,これらの攻撃に対して堅牢な埋め込みを学習でき,
透かし情報抽出器は,回転同期を必要としない抽出を学習できる.
また,敵対的ネットワークであるステゴ画像識別器を用いることで,ステゴ画像の画質を改善することができる.
提案手法のステゴ画像の画質と攻撃に対する堅牢性の評価した.
その結果,提案手法により,高品質なステゴ画像を生成することができた.
また,回転とJPEG圧縮に対して堅牢な透かし情報の埋め込みができ,正しく透かし情報を抽出することができた.
さらに,ノイズ付加層のノイズの強度によって,堅牢性と画質を調整可能であることを示した. 
(英) We propose a digital watermarking method using neural networks, which can learn robust embedding and extraction processes against rotation and JPEG compression. 
The proposed neural networks consist of a stego-image generator, a watermark extractor, a stego-image discriminator, a rotation propagation layer, and an additive noise layer.
The rotation propagation layer and the additive noise layer simulate the rotation attack and the JPEG compression attack in the layers, respectively. Therefore, the stego-image generator can learn the robust embedding against these attacks, and also, the watermark extractor can extract watermarks without rotation synchronization. The quality of stego-images can be improved by using the stego-image discriminator, which is one of adversarial networks. 
We evaluated the robustness of watermarks and image quality. As a result, using the proposed method, high-quality stego-images could be generated and the neural networks could be trained so as to embed watermarks robustly and extract them correctly against rotation and JPEG compression attacks.
We also showed that the robustness and image quality can be adjusted by strength of simulated noise in the noise layer.
キーワード (和) 電子透かし / ニューラルネットワーク / CNN / 回転 / JPEG圧縮 / / /  
(英) digital watermark / neural network / CNN / rotation / JPEG compression / / /  
文献情報 信学技報, vol. 118, no. 494, EMM2018-92, pp. 7-12, 2019年3月.
資料番号 EMM2018-92 
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) 回転に堅牢な抽出器NNを導入したCNNによる電子透かし法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Digital watermarking method using CNN including a robust extractor neural network against rotation
 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 電子透かし / digital watermark  
キーワード(2)(和/英) ニューラルネットワーク / neural network  
キーワード(3)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(4)(和/英) 回転 / rotation  
キーワード(5)(和/英) JPEG圧縮 / JPEG compression  
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) 濱元 一平 / Ippei Hamamoto / ハマモト イッペイ
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 / カワムラ マサキ
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 14:05:00 
発表時間 60 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-EMM2018-92 
巻番号(vol) IEICE-118 
号番号(no) no.494 
ページ範囲 pp.7-12 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2019-03-06 


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