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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]敵対的生成ネットワークを用いた映像改ざん領域検出
大城将健阪大)・河野和宏関西大)・馬場口 登阪大EMM2019-122
抄録 (和) 昨今のYouTube等の映像利用機会増加に伴って映像編集技術が向上しており,映像の正真性を保証するような改ざん検出システムが必要とされている.本研究では,空間的改ざんの一種である物体修正改ざんが施された動的シーン映像を対象に,改ざん領域の受動的検出を目的とする.本稿では改ざん検出タスクを改ざん領域の予測マップ生成タスクと捉えることにより,敵対的生成ネットワークを用いた改ざん検出手法を提案する.生成器にEncoder-Decoder構造,識別器にオプティカルフローを用いたTwo-Stream Networkを採用し,検出精度の向上を目指す.結果,提案手法の場合,PR曲線下側面積(AUC)0.57と,既存手法より高い検出精度を示した. 
(英) The purpose of our work is to detect the regions of tampered objects in the spatial domain of videos by passive approaches. The videos include dynamic scenes like camera shake. We regard the task of tampering detection as the task of the generation of predict maps of the tampered regions. Therefore, we adopt a Generative Adversarial Network (GAN) for video forgery detection. The generator of a GAN has an Encoder-Decoder structure, and the discriminator of a GAN has a Two-Stream Network. Our proposed model achieved Area under the Precision-Recall Curve (AUC of PR curve) 0.57 and higher accuracy than existing methods.
キーワード (和) 映像改ざん検出 / 動的シーン / 物体修正 / 敵対的生成ネットワーク / Two-Stream Network / / /  
(英) Video Forgery Detection / Dynamic Scene / Object Modification / Generative Adversarial Network / Two-Stream Network / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 463, EMM2019-122, pp. 107-112, 2020年3月.
資料番号 EMM2019-122 
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 EMM2019-122

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) 敵対的生成ネットワークを用いた映像改ざん領域検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Video Forgery Detection Using Generative Adversarial Networks 
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) 物体修正 / Object Modification  
キーワード(4)(和/英) 敵対的生成ネットワーク / Generative Adversarial Network  
キーワード(5)(和/英) Two-Stream Network / Two-Stream Network  
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 2020-03-05 16:45:00 
発表時間 60 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-EMM2019-122 
巻番号(vol) IEICE-119 
号番号(no) no.463 
ページ範囲 pp.107-112 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2020-02-27 


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