お知らせ 2023年度・2024年度 学生員 会費割引キャンペーン実施中です
お知らせ 技術研究報告と和文論文誌Cの同時投稿施策(掲載料1割引き)について
お知らせ 電子情報通信学会における研究会開催について
お知らせ NEW 参加費の返金について
電子情報通信学会 研究会発表申込システム
講演論文 詳細
技報閲覧サービス
[ログイン]
技報アーカイブ
 トップに戻る 前のページに戻る   [Japanese] / [English] 

講演抄録/キーワード
講演名 2021-01-28 15:15
暗号化画像に対するMSB予測型可逆情報埋込み法の拡張
平澤凌一今泉祥子千葉大)・貴家仁志都立大EMM2020-65
抄録 (和) 本稿では,暗号化画像を対象として大容量かつ可逆性を保証するMSB予測型情報埋込み法を提案する.提案法では,MSB予測における条件を正確に与えるとともに,埋込み処理の前処理として,埋込み情報と暗号化画像に対してマーカとフラグをそれぞれ設定する.これらの処理により,提案法は,高い埋込み容量を実現するとともに,十分な可逆性を保証することができる.シミュレーションにより,可逆性と埋込み容量の観点から評価を行い,提案法の有効性を確認する. 
(英) In this paper, we propose a high capacity MSB prediction-based method with sufficient reversibility for data hiding in encrypted images. First, as preprocessing of data hiding, the proposed method introduces markers and flags to the payload and encrypted image, respectively. Additionally, by defining precise conditions for MSB prediction, our method can guarantee the perfect reversibility. Experimental results show the effectiveness of the proposed method in terms of reversibility and hiding capacity.
キーワード (和) 可逆情報埋込み / 画像暗号化 / 可逆性 / 埋込み容量 / MSB予測 / / /  
(英) Reversible data hiding / image encryption / reversibility / hiding capacity / MSB prediction / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 351, EMM2020-65, pp. 25-30, 2021年1月.
資料番号 EMM2020-65 
発行日 2021-01-21 (EMM) 
ISSN Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
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 EMM2020-65

研究会情報
研究会 EMM  
開催期間 2021-01-28 - 2021-01-28 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 臨場感生成,ユニバーサルメディア,ディジタルエンタテインメント,一般 
テーマ(英) Sense of Presence, Universal Media, Digital Entertainment, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EMM 
会議コード 2021-01-EMM 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 暗号化画像に対するMSB予測型可逆情報埋込み法の拡張 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) An Extension of MSB Prediction-Based Method for Reversible Data Hiding in Encrypted Images 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 可逆情報埋込み / Reversible data hiding  
キーワード(2)(和/英) 画像暗号化 / image encryption  
キーワード(3)(和/英) 可逆性 / reversibility  
キーワード(4)(和/英) 埋込み容量 / hiding capacity  
キーワード(5)(和/英) MSB予測 / MSB prediction  
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) 平澤 凌一 / Ryoichi Hirasawa / ヒラサワ リョウイチ
第1著者 所属(和/英) 千葉大学 (略称: 千葉大)
Chiba University (略称: Chiba Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 今泉 祥子 / Shoko Imaizumi / イマイズミ ショウコ
第2著者 所属(和/英) 千葉大学 (略称: 千葉大)
Chiba University (略称: Chiba Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ
第3著者 所属(和/英) 東京都立大学 (略称: 都立大)
Tokyo Metropolitan University (略称: Tokyo Metropolitan Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第4著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第5著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第6著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第7著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第8著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第9著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第10著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第11著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第12著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第13著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第14著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第15著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第16著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第17著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第18著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第19著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) / /
第20著者 所属(和/英) (略称: )
(略称: )
講演者 第1著者 
発表日時 2021-01-28 15:15:00 
発表時間 30分 
申込先研究会 EMM 
資料番号 EMM2020-65 
巻番号(vol) vol.120 
号番号(no) no.351 
ページ範囲 pp.25-30 
ページ数
発行日 2021-01-21 (EMM) 


[研究会発表申込システムのトップページに戻る]

[電子情報通信学会ホームページ]


IEICE / 電子情報通信学会