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講演抄録/キーワード
講演名 2021-05-21 13:35
DCT係数の統計的な偏り観測における二重JPEG圧縮履歴解析に適した特徴成分選出に関する考察
竹下大地栗林 稔舩曵信生岡山大IT2021-12 EMM2021-12
抄録 (和) スマートフォンやカメラなどで写真を撮影すると,撮影された画像は保存時にJPEG圧縮される.そして,その画像を加工する際は,伸張し加工したのちに再度JPEG圧縮処理が施される.ゆえに,加工した画像はJPEG圧縮が二回以上行われている.その特性を利用して画像の2回圧縮による歪みを検出することで,画像改ざんの有無を調べるフォレンジクス技術が研究されている.
先行研究では,512×512のサイズの画像を8×8のブロックごとにいくつかの低周波成分から計算された頻度分布を観察し,畳み込みニューラルネットワークCNNを用いてJPEG圧縮履歴を解析していた.しかし,画像から特徴を取り出すために観察する頻度分布の範囲とDCT係数の選択について詳しく検証していなかった.また,解析に有効となる頻度分布の範囲とDCT係数の選別を詳しく検証していなかった.本研究では,まず2回JPEG圧縮画像の分類のための測定に有用な頻度分布の範囲の検証を行った.そして,低周波から中周波成分において観測するDCT係数の種類を増やすことで分類制度の検証を行った.実験の結果,$[-40,40]$が観測する頻度分布の範囲として妥当だとわかり,有用な統計データの数の違いにより画像サイズとDCT係数の選択に強い相関があることがわかった. 
(英) Pictures taken by smart phones and camera devices are generally compressed by JPEG by default when they are saved. If such an image is edited, it is decompressed and processed, and then it is compressed again by JPEG. So, an edited must be compressed by JPEG more than once. Using this characteristic, a forensic technique has been studied to detect image tampering by detecting distortions caused by double compression. In our previous work, we observed the histogram calculated from some low frequency components in each 8×8 block of 512×512 pixel images to analyze the JPEG compression history using convolutional neural networks (CNN). However, there is no detailed consideration about the range of observed histogram and the selection of DCT coefficients to extract the features from a given image. In this study, we first examine the range of histogram to measure the usefulness for classification of double JPEG compressed images, and then examined the classification accuracy by increasing the number of DCT coefficients observed in the low to mid frequency components.Our experimental results indicated that, $[-40,40]$ was an appropriate range for the observation of histogram, and the selection of DCT coefficients strongly depends on the image size because of the difference in the amount of useful statistical information.
キーワード (和) 量子化ステップ / CNN / JPEG圧縮 / 頻度分布 / DCT係数 / / /  
(英) quantization step / CNN / JPEG compression / histogram / DCT coefficients / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 29, EMM2021-12, pp. 66-71, 2021年5月.
資料番号 EMM2021-12 
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 IT2021-12 EMM2021-12

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) DCT係数の統計的な偏り観測における二重JPEG圧縮履歴解析に適した特徴成分選出に関する考察 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Feature Extraction Suitable for Double JPEG Compression Analysis Based on Statistical Bias Observation of DCT Coefficients 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 量子化ステップ / quantization step  
キーワード(2)(和/英) CNN / CNN  
キーワード(3)(和/英) JPEG圧縮 / JPEG compression  
キーワード(4)(和/英) 頻度分布 / histogram  
キーワード(5)(和/英) DCT係数 / DCT coefficients  
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) 竹下 大地 / Daichi Takeshita / タケシタ ダイチ
第1著者 所属(和/英) 岡山大学 (略称: 岡山大)
Okayama University (略称: Okayama Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 栗林 稔 / Minoru Kuribayashi / クリバヤシ ミノル
第2著者 所属(和/英) 岡山大学 (略称: 岡山大)
Okayama University (略称: Okayama Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 舩曵 信生 / Nobuo Funabiki / フナビキ ノブオ
第3著者 所属(和/英) 岡山大学 (略称: 岡山大)
Okayama University (略称: Okayama Univ.)
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講演者
発表日時 2021-05-21 13:35:00 
発表時間 25 
申込先研究会 EMM 
資料番号 IEICE-IT2021-12,IEICE-EMM2021-12 
巻番号(vol) IEICE-121 
号番号(no) no.28(IT), no.29(EMM) 
ページ範囲 pp.66-71 
ページ数 IEICE-6 
発行日 IEICE-IT-2021-05-13,IEICE-EMM-2021-05-13 


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