| 講演名 | 2020-03-05 ［ポスター講演］映像信号の高周波成分を用いた機械学習による改ざん検出能力の向上 上田 大暉(東京理科大), 姜 玄浩(東京高専), 岩村 惠市(東京理科大), |
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| 抄録(和) | 近年，建物内や市街地の様々な場所に防犯カメラが設置され，自動車にもドライブレコーダーの普及が進んでいる．これにより，事件・事故が発生した際には，防犯カメラやドライブレコーダーの映像・画像，あるいは目撃者が撮影した映像・画像などが法的能力をもつ証拠となり得る．そのため，法的な証拠となり得るデータに対して改ざんの有無を検出する技術が必要となってきている．そこで，改ざんされた可能性のある動画に対する改ざん検出技術について，機械学習による映像信号の高周波成分を用いた手法を検討する．さらに，本研究のように操作されたデジタルデータの取得には限りがあるが，少数のデータセットによる検証においても精度を向上させることができることを示す． |
| 抄録(英) | Recently, security cameras have been installed in various places such as the lobby of a building, an urban area, and a drive recorder in automobiles. If an accident or crime occurs, the video or image from a security camera can be used to provide legal evidence to prove the non-manipulation of the background or object. Therefore, whether the video contents can be tampered with for malicious purposes has to be confirmed. Herein, we propose a method for detecting tampered videos using machine learning with block features. In video forgery detection, it is possible to detect any artifact of tampered videos from consecutive frames. In addition, machine learning in this field exhibits a limitation with regard to acquiring sufficient manipulated data; however, we herein demonstrate that this can be improved. |
| キーワード(和) | デジタルフォレンジック / 機械学習 / 改ざん / 改ざん検出 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | EMM2019-120 |
| 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］映像信号の高周波成分を用いた機械学習による改ざん検出能力の向上 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | [Poster Presentation] Detection of Video Alterations using Machine Learning with High-Frequency Features |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | デジタルフォレンジック |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 |
| キーワード(3)（和/英） | 改ざん |
| キーワード(4)（和/英） | 改ざん検出 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 上田 大暉 / Hiroki Ueda |
| 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：Tokyo Univ. of Sci.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 姜 玄浩 / Hyunho Kang |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業高等専門学校(略称：東京高専) National Institute of Technology, Tokyo College(略称：NIT, Tokyo College) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 岩村 惠市 / Keiichi Iwamura |
| 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：Tokyo Univ. of Sci.) |
| 発表年月日 | 2020-03-05 |
| 資料番号 | EMM2019-120 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | EMM-463 |
| ページ範囲 | pp.97-100(EMM), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2020-02-27 (EMM) |