| 講演名 | 2019-12-06 畳み込みニューラルネットワークを用いた知覚ハッシュのための中間層の分析 中谷 憲(神奈川大), 孟 昭雄(神奈川大), 森住 哲也(神奈川大), 木下 宏揚(神奈川大), |
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| 抄録(和) | 本研究は、安全性と利便性を両立する新たなデジタルコンテンツの著作権管理の手法を探索するため、コンテンツの冗長性を利用して証拠となる情報を埋め込む電子透かしの技術の改善を図るものである。現在のコンテンツ流通における電子透かしの技術的問題点は大きく 2 つ挙げられる。まず、デジタルコンテンツは流通後に二次創作や加工、編集が行われ、その都度、電子透かしが埋め込まれる可能性がある。そして、透かし情報が抽出され別のコンテンツに利用される危険がある。これらの問題を解決するために、ブロックチェーンを用いた信頼できる第三者を仮定しない多重透かし管理システムと透かし情報を他のコンテンツに再利用されることを防止するための深層学習の中間層の状態を利用した知覚ハッシュに基づいた透かし情報生成法を提案する。さらに、電子透かしの耐性の向上と画質劣化を防止する知覚ハッシュを利用した電子透かし構成法を提案する。これらは、画質の客観的評価法や画像検索システムなどにも応用可能な次世代の技術と言える。 |
| 抄録(英) | This research aims to improve the digital watermark technology that embeds evidence information by using content redundancy in order to search for new copyright management methods for digital content that achieve both safety and convenience. It is.There are two major technical problems with digital watermarking in current content distribution. First, digital content is secondarily created, processed, and edited after distribution, and a digital watermark may be embedded each time. There is a risk that the watermark information is extracted and used for another content. In order to solve these problems, a multi-watermark management system using a blockchain that does not assume a reliable third party and an intermediate layer of deep learning to prevent the watermark information from being reused for other contents A watermark information generation method based on perceptual hash using state is proposed. In addition, watermarkThis paper proposes a digital watermark construction method using perceptual hashing that improves the tolerance of image quality and prevents image quality degradation. These can be said to be next-generation technologies that can be applied to objective image quality evaluation methods and image retrieval systems. |
| キーワード(和) | 知覚ハッシュ / 機械学習 / 電子透かし / デジタル著作権管理 |
| キーワード(英) | Perceptual Hash / Machine Learning / Digital Watermark / Digital rights management |
| 資料番号 | SITE2019-80 |
| 発行日 | 2019-11-29 (SITE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SITE |
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| 開催期間 | 2019/12/6(から1日開催) |
| 開催地（和） | 神奈川大学（横浜キャンパス） |
| 開催地（英） | |
| テーマ（和） | インターネットと情報倫理, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 森住 哲也(神奈川大) |
| 委員長氏名（英） | Tetsuya Morizumi(Kanagawa Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 小川 賢(神戸学院大) / 大谷 卓史(吉備国際大) |
| 副委員長氏名（英） | Masaru Ogawa(Kobe Gakuin Univ.) / Takushi Otani(Kibi International Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 壁谷 彰慶(東洋英和女学院大) / 加藤 尚徳(KDDI総合研究所) |
| 幹事氏名（英） | Akiyoshi Kabeya(Toyo Eiwa Univ.) / Hisanori Kato(KDDI Research) |
| 幹事補佐氏名（和） | 吉永 敦征(山口県立大) / 鈴木 大助(北陸大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Nobuyuki Yoshinaga(Yamaguchi Pref Univ.) / Daisuke Suzuki(Hokuriku Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Social Implications of Technology and Information Ethics |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 畳み込みニューラルネットワークを用いた知覚ハッシュのための中間層の分析 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Analysis of an intermediate layer for perceptual hashing using a convolutional neural network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 知覚ハッシュ / Perceptual Hash |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(3)（和/英） | 電子透かし / Digital Watermark |
| キーワード(4)（和/英） | デジタル著作権管理 / Digital rights management |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 中谷 憲 / Ken Nakatani |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 神奈川大学(略称：神奈川大) Kanagawa University(略称：Kanagawa Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 孟 昭雄 / Meng Zhaoxiong |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 神奈川大学(略称：神奈川大) Kanagawa University(略称：Kanagawa Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 森住 哲也 / Tetsuya Morizumi |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 神奈川大学(略称：神奈川大) Kanagawa University(略称：Kanagawa Univ.) |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 木下 宏揚 / Hirotsugu Kinoshita |
| 第 4 著者 所属（和/英） | 神奈川大学(略称：神奈川大) Kanagawa University(略称：Kanagawa Univ.) |
| 発表年月日 | 2019-12-06 |
| 資料番号 | SITE2019-80 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | SITE-329 |
| ページ範囲 | pp.1-6(SITE), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2019-11-29 (SITE) |