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講演抄録/キーワード
講演名 2020-03-05 16:45
[ポスター講演]電子透かし法における誤り訂正能力を改善するための連想記憶モデルの検討
深田和真川村正樹山口大EMM2019-118
抄録 (和) 連想記憶モデルを用いた電子透かし法において抽出した透かし情報の誤り訂正を行う手法を提案する.
自己想起型連想記憶モデルは,大きな引き込み領域を持ち,一度記憶したパターンであれば,劣化した場合でも元のパターンを想起すことができる.すなわち,電子透かし法で抽出した透かし情報の誤りを自己想起型連想記憶モデルは訂正できる可能性がある.しかしながら,記憶容量があり,限られたパターンの訂正しかできない.記憶容量はパターンの次元に比例するので,埋め込む情報の次元を増やし,符号化する.
提案モデルは,符号器,自己想起型連想記憶モデル,復号器で構成される.
符号器はランダムネットまたは相互想起型連想記憶モデルで構成され,メッセージを透かし情報(符号語)に変換する.また,復号器でメッセージに逆変換する.
透かし情報に誤りが生じても,自己想起型連想記憶モデルで誤りを訂正できる.
提案モデルの誤り能力を評価するために,計算シミュレーションで引き込み領域を求めた.その結果,十分にメッセージ数が少ない場合,初期オーバラップが$m^0=0.02$であっても誤り訂正することができた. 
(英) We propose an error correcting method using associative memory models, which can correct the errors of watermarks. The autoassociative memory model has a large basin of attraction and can recall the memorized patterns from degraded patterns. Accordingly, there is a possibility that the associative memory model can correct the errors of watermarks extracted by watermarking methods. However, its storage capacity is limited. Since the capacity is proportional to the dimension of patterns, we can convert the patterns to embedded information with higher dimension. The proposed method consists of three parts: encoder, autoassociative memory model, and decoder. The encoder, which encodes a message into an embedded information or a codeword, is either a random network or a heteroassociative memory model. The decoder decodes the codeword into the message. Even if there exits errors in the embedded information, the proposed model can correct the errors. In order to evaluate the error correcting capability, we compute the basin of attraction of the proposed model by computer simulations. As a result, the proposed model could correct errors even if the initial overlap was $m^0=0.02$ when the number of patterns was small enough.
キーワード (和) 電子透かし / 連想記憶モデル / 引き込み領域 / 誤り訂正 / / / /  
(英) digital watermarking / associative memory model / basin of attraction / error correction / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 463, EMM2019-118, pp. 85-90, 2020年3月.
資料番号 EMM2019-118 
発行日 2020-02-27 (EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード EMM2019-118

研究会情報
研究会 EMM  
開催期間 2020-03-05 - 2020-03-06 
開催地(和) 大濱信泉記念館(石垣島) 
開催地(英)  
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 2020-03-EMM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 電子透かし法における誤り訂正能力を改善するための連想記憶モデルの検討 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Investigation of associative memory models for improving error correcting capability in digital watermarking scheme 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 電子透かし / digital 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) 引き込み領域 / basin of attraction  
キーワード(4)(和/英) 誤り訂正 / error correction  
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) 深田 和真 / Kazuma Fukata / フカタ カズマ
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 2020-03-05 16:45:00 
発表時間 60 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-EMM2019-118 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.463 
ページ範囲 pp.85-90 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2020-02-27 


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