| 講演名 | 2019-03-13 ［ポスター講演］映像改ざん検出における時空間特徴量の検証 大城 将健(阪大), 河野 和宏(関西大), 馬場口 登(阪大), |
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| 抄録(和) | 画像・映像の編集技術の進展に伴い，専門的な知識を有さない一般人でも容易な映像編集が可能となっている．そのため，映像の正真性を保証する改ざん検出システムを開発することが早急な課題となっている．本研究の目的は，動的シーン映像に対して，空間的改ざんが施された物体を検出することである．映像は空間情報と時系列情報の特性を持つことから，時空間特性を考慮可能な畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）を用いることで，映像の改ざん領域を検出する．本稿では，時空間特性を考慮可能なCNNの一つであり，空間方向と時間方向を個別に畳み込む(2+1)D CNNを採用する．これにより，空間的改ざんが空間方向，時間方向に及ぼす影響を詳細に検証するとともに，提案手法が3D CNNを用いた既存手法よりも良好な精度を示したことを報告する． |
| 抄録(英) | The purpose of our work is to detect objects tampered in the spatial domain of videos including dynamic scenes such as a video taken with a smartphone. We use forgery detection models based on spatio-temporal Convolutional Neural Networks (CNN) to consider spatial and temporal aspects of videos. In this paper, we adopt (2+1)D CNN, which is one of the CNNs and calculates each convolution individually. We investigate the influences of spatial and temporal features on video forgery detection. We also report that our proposed forgery detection system based on (2+1)D CNN achieved higher accuracy than a detection system based on 3D CNN. |
| キーワード(和) | 映像解析 / 映像改ざん検出 / 受動的手法 / 時空間畳み込みニューラルネットワーク / 物体修正 |
| キーワード(英) | Video Analysis / Video Forgery Detection / Passive Approach / Spatio-Temporal Convolutional Neural Network / Object Modification |
| 資料番号 | EMM2018-104 |
| 発行日 | 2019-03-06 (EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
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| 開催期間 | 2019/3/13(から2日開催) |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館 |
| 開催地（英） | TBD |
| 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. |
| 委員長氏名（和） | 岩村 惠市(東京理科大) |
| 委員長氏名（英） | Keiichi Iwamura(TUC) |
| 副委員長氏名（和） | 栗林 稔(岡山大) / 小嶋 徹也(東京高専) |
| 副委員長氏名（英） | Minoru Kuribayashi(Okayama Univ.) / Tetsuya Kojima(NIT,Tokyo College) |
| 幹事氏名（和） | 姜 玄浩(東京高専) / 村田 晴美(中京大) |
| 幹事氏名（英） | Kan Hyonho(NIT, Tokyo) / Harumi Murata(Tyukyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 秋山 寛子(長野高専) / 金田 北洋(キヤノン) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hiroko Akiyama(NIT, Nagano College) / キタヒロ カネダ(CANON) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Enriched MultiMedia |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ［ポスター講演］映像改ざん検出における時空間特徴量の検証 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] A Consideration on Spatio-Temporal Feature Learning for Video Forgery Detection |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 映像解析 / Video Analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 映像改ざん検出 / Video Forgery Detection |
| キーワード(3)（和/英） | 受動的手法 / Passive Approach |
| キーワード(4)（和/英） | 時空間畳み込みニューラルネットワーク / Spatio-Temporal Convolutional Neural Network |
| キーワード(5)（和/英） | 物体修正 / Object Modification |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 大城 将健 / Shoken Ohshiro |
| 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） | 河野 和宏 / Kazuhiro Kono |
| 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） | 馬場口 登 / Noboru Babaguchi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 大阪大学(略称：阪大) Osaka University(略称：Osaka Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-03-13 |
| 資料番号 | EMM2018-104 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | EMM-494 |
| ページ範囲 | pp.67-72(EMM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-03-06 (EMM) |