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講演抄録/キーワード
講演名 2021-05-20 15:25
周波数領域への電子透かし埋め込みに対する深層学習を用いた埋込位置の検出
柿倉砂洋子東京理科大)・姜 玄浩東京高専)・岩村惠市東京理科大)・河村尚登カワムラ・テクノラボIT2021-5 EMM2021-5
抄録 (和) 電子透かしは画像や音声といったデジタルコンテンツに情報を埋め込む技術であり,主に著作権保護を目的として利用されている.本研究では,不特定画像の離散コサイン変換(DCT)後の周波数領域に埋め込まれた電子透かしの存在有無,およびDCT係数行列におけるその埋め込み位置の検出手法を提案する.検出には,転移学習により調整した事前学習済みニューラルネットワークを用い,入力画像を透かし有と透かし無に分類させることで電子透かしが埋め込まれているかどうか判定,透かしが埋め込まれた画像の検出を行う.2万枚の画像により透かし検出用に調整されたネットワークを用いて画像を分類した結果,99%以上の精度で電子透かしが含まれる画像を検出できた.また,DCT係数行列内の異なる位置に情報を埋め込んだ画像8万枚を学習させ,そのネットワークの埋め込み位置による分類を評価したところ,正解率91%という結果が得られ,提案手法が電子透かしの埋め込み位置検出にも有効であることを確認した. 
(英) Digital watermarking is a technology for hiding information in digital media such as images, video, and audio. In this paper, we proposed a method to detect watermarked images using a transfer-learned deep neural network. The images were pre-processed to grayscale and watermarked in the discrete cosine transform (DCT) domain. According to our results, a network trained by watermarked and unwatermarked images classified with as high as 99% accuracy. Additionally, another network that detects the watermark embedded location in the DCT domain got an accuracy of 91%.
キーワード (和) 画像電子透かし / 離散コサイン変換 / 深層学習 / / / / /  
(英) Watermarking / Discrete Cosine Transform / Deep Learning / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 29, EMM2021-5, pp. 25-30, 2021年5月.
資料番号 EMM2021-5 
発行日 2021-05-13 (IT, 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 IT2021-5 EMM2021-5

研究会情報
研究会 EMM IT  
開催期間 2021-05-20 - 2021-05-21 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) 情報セキュリティ,情報理論,情報ハイディング,一般 
テーマ(英) Information Security, Information Theory, Information Hiding, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 EMM 
会議コード 2021-05-EMM-IT 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 周波数領域への電子透かし埋め込みに対する深層学習を用いた埋込位置の検出 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Embedding Area Detection of Digital Watermarking with Transfer Learning 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 画像電子透かし / Watermarking  
キーワード(2)(和/英) 離散コサイン変換 / Discrete Cosine Transform  
キーワード(3)(和/英) 深層学習 / Deep Learning  
キーワード(4)(和/英) /  
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) 柿倉 砂洋子 / Sayoko Kakikura / カキクラ サヨコ
第1著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 姜 玄浩 / Hyunho Kang / カン ヒョンホ
第2著者 所属(和/英) 国立東京工業高等専門学校 (略称: 東京高専)
National Institute of Technology, Tokyo College (略称: NITTC)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 岩村 惠市 / Keiichi Iwamura / イワムラ ケイイチ
第3著者 所属(和/英) 東京理科大学 (略称: 東京理科大)
Tokyo University of Science (略称: TUS)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 河村 尚登 / Naoto Kawamura / カワムラ ナオト
第4著者 所属(和/英) カワムラ・テクノラボ (略称: カワムラ・テクノラボ)
Kawamura Techno Lab. (略称: Kawamura Techno Lab.)
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講演者
発表日時 2021-05-20 15:25:00 
発表時間 25 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-IT2021-5,IEICE-EMM2021-5 
巻番号(vol) IEICE-121 
号番号(no) no.28(IT), no.29(EMM) 
ページ範囲 pp.25-30 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IT-2021-05-13,IEICE-EMM-2021-05-13 


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