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講演抄録/キーワード
講演名 2021-03-04 14:45
[ポスター講演]敵対的生成ネットワークによる映像改ざん検出法の改良
大迫勇太郎阪大)・河野和宏関西大)・馬場口 登阪大EMM2020-72
抄録 (和) 近年,映像の利用機会の増加とともに映像編集技術も進歩しているが,この技術が映像改ざんに悪用されるおそれがある.改ざんを防ぐための手法として敵対的生成ネットワークを用いた映像改ざん領域検出モデルがあり,ほかの深層学習を用いたモデルよりも高精度な検出を可能としているが,誤検出・未検出がまだ存在し改良の余地がある.そこで本稿では,敵対的生成ネットワークを用いた映像改ざん領域検出モデルにおける問題点を改良し,より高精度に改ざんを検出することを目的とする.データセットの構成比,識別器における損失関数,生成器のネットワーク,に注目してそれぞれの改良手法を検討し,改良前後の映像改ざん予測マップを検証したところ,既存モデルより良好な検出精度を示した. 
(英) Our work aims to detect tampered objects in the spatial domain of videos with high accuracy. We target videos, including dynamic scenes like camera shake. Our group proposed a video forgery detection using generative adversarial networks (GAN) in the past. In this paper, we describe and improve three issues in the detection system: the ratio of tampered videos and original videos in datasets, two kinds of loss functions, and the generator's network in GAN. We also report that our improved forgery detection system based on GAN achieved higher accuracy than the related detection system.
キーワード (和) 映像改ざん領域検出 / 動的シーン / 物体修正 / 敵対的生成ネットワーク / 損失関数 / 生成器 / /  
(英) Video Forgery Detection / Dynamic Scene / Object Modification / Generative Adversarial Network / Loss function / Generator / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 418, EMM2020-72, pp. 28-33, 2021年3月.
資料番号 EMM2020-72 
発行日 2021-02-25 (EMM) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  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 EMM2020-72

研究会情報
研究会 EMM  
開催期間 2021-03-04 - 2021-03-05 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
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 2021-03-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による映像改ざん検出法の改良 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Improvement of Video Forgery Detection Using Generative Adversarial Networks 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 映像改ざん領域検出 / 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) 損失関数 / Loss function  
キーワード(6)(和/英) 生成器 / Generator  
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) 大迫 勇太郎 / Yutaro Osako / オオサコ ユウタロウ
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 2021-03-04 14:45:00 
発表時間 15 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-EMM2020-72 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.418 
ページ範囲 pp.28-33 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-EMM-2021-02-25 


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