2018 Fiscal Year Annual Research Report
不可視に構造化された光による実空間、実物体ベースの新しいメディア表現法の研究
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16H02820
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| Research Institution | Kanagawa Institute of Technology |
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Principal Investigator |
上平 員丈 神奈川工科大学, 情報学部, 教授 (50339892)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
海野 浩 神奈川工科大学, 情報学部, 助教 (40387080)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | マルチメディア情報表現 / 情報ハイディング / 光情報処理 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
不可視にパタンを含む光を実空間中に照射し、実空間や実物体の撮像画像に情報を不可視に付加する技術について研究を進め、平成30年度は以下の成果を得た。
（１）単色光利用による適用環境の拡大
屋外での太陽光の下など強力な環境光が存在する条件では投影パタンのコントラストが低下するため撮影画像から埋め込み情報を読み出すことが困難になる。そこで、単色光源でパタンを投影し、カメラの前にその光源の波長の光のみを透過させる光学バンドパスフィルターを配置することにより環境光の大部分をカットしてその影響を弱める方法を試みた。評価実験では通常のプロジェクターの前に光学バンドパスフィルターを配置することにより単色光源を用いる場合と同等の条件とした。実験結果からコントラストが数10%改善できることが明らかになった。しかし、原理的にはコントラストは数倍改善できると考えられる。これは用いた光学バンドパスフィルターの半値幅が40nm 程度と広いためと考えられるので今後は半値幅の狭い光学バンドフィルターを用いさらにコントラストを改善していく。
（２）埋め込み情報の不可視性の改善
埋め込み情報の可読性を高めるには埋め込むパタンの振幅を大きくすればよいが、振幅を大きくすると撮像画像において埋め込みパタンの不可視性が低下する。そこで、可読性を高めるため一旦大きな振幅で変調したパタンを埋め込み、撮像画像から情報を読み取った後、そのパタンを消去し、読み取った情報を他の不可視性の高いコード情報に変換し再度撮像画像中に埋め込む方法を検討した。基礎検討の結果から大部分の条件下で本方法の実現性を確認することができた。しかし、複雑なテクスチャーのある被写体上など一部の条件では最初に埋め込んだパタンを撮像画像から完全に消去できるまでには至っておらず、今後はあらゆる条件下でパタンを除去できる方法の実現を目指す。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
30年度は、1）単色光利用による適応環境の拡大、2)埋め込み情報の不可視性の改善、3)実用性の評価、について検討する予定であった。このうち、１）については評価実験によりその実現性を確認ことがでた。まだ改善の余地はあるがその方向性は見えており、この項目については90%程度達成できたと考えている。
2）についても被写体のテクスチャーが高周波成分を含む場合など一部の条件を除けば概ね目標を達成している。残る課題についても改善の方策とその効果について見通しがついていることから順調に進展している。
3）については、基本ソフトの開発を進めている。来年度にスマートフォン等で動作するソフトを開発し実用性を評価する予定である。
以上から、項目ごとに進捗の差はあるものの全体的には概ね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成31年度は以下の2項目を中心に実施する。
（１）情報の秘匿性の検討
情報の秘匿性として、情報の存在自体を秘密にしたい場合と、存在は知られてもよいがその読み出し法を秘密にしたい場合の2つのケースが考えられる。本研究では後者を対象とする。ここでは、電子透かしで用いられている秘密鍵の概念を導入する。すなわち、空間中で1ビット毎の情報を埋め込む場所をランダムに選び、さらに情報の順序もランダムとし、情報が存在する場所と読み出す順序を秘密鍵として情報へのアクセスが許可された者だけに知らせる方法を検討する。
（２）埋め込み情報の可読性と不可視の向上
埋め込みパタンからそのパタンが表す情報を読み取った後、そのパタンを消去し、パタンから読み取った情報を他の不可視性の高いコード情報に変換し再度撮像画像中に埋め込む方法について引き続き検討する。パタンの消去法として、色成分間の相関性を利用してパタンが埋め込まれていない色成分からパタンが埋め込まれる前の画像を推測する方法を試みたが、パタンを十分に消去できるまでには至っていなかった。今後は深層学習を用いてパタンの消去を試みる。ここでは、深層学習のGANとよばれる方法を用いてパタンを含む画像からパタンが重畳される前の画像を推定する方法を用いる。
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