| 講演名 | 2021-10-07 携帯端末を用いた画像へのデータ埋め込み技術の評価のための疑似撮影画像生成手法 安田 昌弘(関西大), 棟安 実治(関西大), 吉田 壮(関西大), |
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| 抄録(和) | 画像にデータを埋め込み印刷し，携帯端末のカメラ機能を用いて撮影された画像から埋め込まれたデータを取り出すという技術が提案されている．この手法はQRコードの代替手段となることが期待されているが，埋め込み可能な情報量や検出のロバスト性に課題がある．そのため，課題の改善を目指した手法が提案されているが，その評価には実際にデータを埋め込んだ画像を印刷し撮影する必要があり，非常に負荷が大きい．そこで，印刷・撮影で生じる劣化をシミュレートすることでデータ埋め込み手法の評価を行う手法があれば負荷を軽減することが可能となる．本稿では，深層学習に基づく画像変換手法の1つであるPix2Pixを用いて，印刷と撮影による劣化の再現を行う手法を提案する．また，実際の撮影画像から枠線の位置情報や画像の歪み量を取得してデータベース化し，再現することで多様な撮影条件に対応する．実験結果から，埋め込みデータの検出精度を再現することが可能であることを示し，提案手法の有効性を確認する． |
| 抄録(英) | A data-embedding technique to printed images has been proposed. In this technique, the embedded data is retrieved from the image captured using the camera of a mobile device. Although this method is expected to be an alternative to QR Code, there are some problems, such as the data amount of embedding information and the robustness of detection. However, the evaluation of the method requires printing and capturing the embedded image in reality, which is very burdensome. In this paper, we propose a reduction method of the workload in evaluating the performance of data embedding algorithms by simulating the degradation caused by printing and capturing. This paper adopts a deep learning-based approach to reproduce the degradation using Pix2Pix, an image transformation method based on conditional Generative Adversarial Network (cGAN). In addition, we obtain the positions of the image borders and the amount of distortion in the image from the actual captured image. These data are utilized to cope with various captured conditions. Experimental results show that the proposed method can faithfully represent the detection accuracy of the embedded data and confirm the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード(和) | データ埋め込み / シミュレータ / Pix2Pix / 深層学習 / DNN |
| キーワード(英) | data embedding / simulator / Pix2Pix / Deep learning / DNN |
| 資料番号 | SIS2021-15 |
| 発行日 | 2021-09-30 (SIS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIS / ITE-BCT |
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| 開催期間 | 2021/10/7(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | システム実現技術, 近距離通信応用システム, 知的マルチメディア処理システム，放送技術および一般 |
| テーマ（英） | System Implementation Technology, Short Range Wireless Systems, Smart Multimedia Systems, Broadcasting Technology, etc. |
| 委員長氏名（和） | 末竹 規哲(山口大) / 斎藤 恭一(NHK) |
| 委員長氏名（英） | Noriaki Suetake(Yamaguchi Univ.) / Kyoichi Saito(NHK) |
| 副委員長氏名（和） | 木村 誠聡(神奈川工科大) / 笹岡 直人(鳥取大) / 村田 英一(京大) / 斉藤 一(テレビ東京) |
| 副委員長氏名（英） | Tomoaki Kimura(Kanagawa Inst. of Tech.) / Naoto Sasaoka(Tottori Univ.) / Hidekazu Murata(Kyoto Univ.) / Hajime Saito(TV Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 三澤 秀明(宇部高専) / 坂東 幸浩(NTT) / 神原 浩平(NHK) / 鈴村 高幸(テレビ朝日) / 和泉田 智志(日本テレビ) / 大内 幹博(パナソニック) / 宮野 真由子(東芝インフラシステムズ) |
| 幹事氏名（英） | Hideaki Misawa(National Inst. of Tech., Ube College) / Yukihiro Bandoh(NTT) / Kohei Kambara(NHK) / Takayuki Suzumura(TV Asahi) / Satoshi Izumida(NTV) / Mikihiro Ouchi(Panasonic) / Mayuko Miyano(Toshiba Infrastracture Systems & Solutions) |
| 幹事補佐氏名（和） | 吉田 壮(関西大学) / 眞壁 義明(神奈川工科大) / 筒井 弘(北大) / 田邊 暁弘(NTT) / 小林 俊満(名古屋テレビ) |
| 幹事補佐氏名（英） | Soh Yoshida(Kansai Univ.) / Yoshiaki Makabe(Kanagawa Inst. of Tech.) / Hiroshi Tsutsui(Hokkaido Univ.) / Akihiro Tanabe(NTT) / Toshimitsu Kobayashi(NBN) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Smart Info-Media Systems / Technical Group on Broadcasting and Communication Technologies |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 携帯端末を用いた画像へのデータ埋め込み技術の評価のための疑似撮影画像生成手法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Method for Generating Pseudo-Captured Images to Evaluate the Performance of Data Embedding Techniques to Printed Images Using Mobile Devices |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | データ埋め込み / data embedding |
| キーワード(2)（和/英） | シミュレータ / simulator |
| キーワード(3)（和/英） | Pix2Pix / Pix2Pix |
| キーワード(4)（和/英） | 深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） | DNN / DNN |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 安田 昌弘 / Masahiro Yasuda |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu |
| 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） | 吉田 壮 / Soh Yoshida |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 関西大学(略称：関西大) Kansai University(略称：Kansai Univ.) |
| 発表年月日 | 2021-10-07 |
| 資料番号 | SIS2021-15 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | SIS-190 |
| ページ範囲 | pp.29-34(SIS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-09-30 (SIS) |