| 講演名 | 2020-03-05 ［ポスター講演］電子透かし法における誤り訂正能力を改善するための連想記憶モデルの検討 深田 和真(山口大), 川村 正樹(山口大), |
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| 抄録(和) | 連想記憶モデルを用いた電子透かし法において抽出した透かし情報の誤り訂正を行う手法を提案する．自己想起型連想記憶モデルは，大きな引き込み領域を持ち，一度記憶したパターンであれば，劣化した場合でも元のパターンを想起すことができる．すなわち，電子透かし法で抽出した透かし情報の誤りを自己想起型連想記憶モデルは訂正できる可能性がある．しかしながら，記憶容量があり，限られたパターンの訂正しかできない．記憶容量はパターンの次元に比例するので，埋め込む情報の次元を増やし，符号化する．提案モデルは，符号器，自己想起型連想記憶モデル，復号器で構成される．符号器はランダムネットまたは相互想起型連想記憶モデルで構成され，メッセージを透かし情報（符号語）に変換する．また，復号器でメッセージに逆変換する．透かし情報に誤りが生じても，自己想起型連想記憶モデルで誤りを訂正できる．提案モデルの誤り能力を評価するために，計算シミュレーションで引き込み領域を求めた．その結果，十分にメッセージ数が少ない場合，初期オーバラップが$m^0=0.02$であっても誤り訂正することができた． |
| 抄録(英) | We propose an error correcting method using associative memory models, which can correct the errors of watermarks. The autoassociative memory model has a large basin of attraction and can recall the memorized patterns from degraded patterns. Accordingly, there is a possibility that the associative memory model can correct the errors of watermarks extracted by watermarking methods. However, its storage capacity is limited. Since the capacity is proportional to the dimension of patterns, we can convert the patterns to embedded information with higher dimension. The proposed method consists of three parts: encoder, autoassociative memory model, and decoder. The encoder, which encodes a message into an embedded information or a codeword, is either a random network or a heteroassociative memory model. The decoder decodes the codeword into the message. Even if there exits errors in the embedded information, the proposed model can correct the errors. In order to evaluate the error correcting capability, we compute the basin of attraction of the proposed model by computer simulations. As a result, the proposed model could correct errors even if the initial overlap was $m^0=0.02$ when the number of patterns was small enough. |
| キーワード(和) | 電子透かし / 連想記憶モデル / 引き込み領域 / 誤り訂正 |
| キーワード(英) | digital watermarking / associative memory model / basin of attraction / error correction |
| 資料番号 | EMM2019-118 |
| 発行日 | 2020-02-27 (EMM) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
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| 開催期間 | 2020/3/5(から2日開催) |
| 開催地（和） | 大濱信泉記念館（石垣島） |
| 開催地（英） | |
| 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） | 川村 正樹(山口大) |
| 委員長氏名（英） | Masaki Kawamura(Yamaguchi Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 岩田 基(阪府大) / 小嶋 徹也(東京高専) |
| 副委員長氏名（英） | Motoi Iwata(Osaka Prefecture Univ.) / Tetsuya Kojima(NIT,Tokyo College) |
| 幹事氏名（和） | 秋山 寛子(長野高専) / 金田 北洋(長瀬産業) |
| 幹事氏名（英） | Hiroko Akiyama(NIT, Nagano College) / Kitahiro Kaneda(Nagase) |
| 幹事補佐氏名（和） | 稲村 勝樹(東京電機大) / 河野 和宏(関西大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Masaki Inamura(Tokyo Denki Univ.) / Kazuhiro Kono(Kansai Univ.) |
| 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］電子透かし法における誤り訂正能力を改善するための連想記憶モデルの検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Investigation of associative memory models for improving error correcting capability in digital watermarking scheme |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 電子透かし / digital watermarking |
| キーワード(2)（和/英） | 連想記憶モデル / associative memory model |
| キーワード(3)（和/英） | 引き込み領域 / basin of attraction |
| キーワード(4)（和/英） | 誤り訂正 / error correction |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 深田 和真 / Kazuma Fukata |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 川村 正樹 / Masaki Kawamura |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 山口大学(略称：山口大) Yamaguchi University(略称：Yamaguchi Univ.) |
| 発表年月日 | 2020-03-05 |
| 資料番号 | EMM2019-118 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | EMM-463 |
| ページ範囲 | pp.85-90(EMM), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-02-27 (EMM) |