High-resistance information hiding method applied associative memory models

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 20K11973
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Yamaguchi University
• Principal Investigator: Kawamura Masaki 山口大学, 大学院創成科学研究科, 教授 (60314796)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 情報ハイディング / 電子透かし / ニューラルネットワーク / 連想記憶モデル / パイロット信号

Outline of Final Research Achievements

There is a problem of copyright piracy, i.e. illegal users using photos uploaded by people without their permission. Watermarking methods are effective against this problem. In this study, we proposed a method to estimate the geometric transformation by a pilot signal for resisting it. A quantisation activation function was also proposed for resistance to JPEG compression. A zero-watermarking framework was also proposed, which is represented by the associative memory models and improves the error rate. All the methods achieved better results than the conventional ones.

Free Research Field

情報科学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これまでの電子透かし法では、画像変換を推定する方法は行われていなかったが、本研究により、パイロット信号を導入することによって、攻撃推定が可能になった。また、畳み込みニューラルネットに対して量子化活性化関数を提案し、学習によりJEPG圧縮にも強いステゴ画像を生成できるようになった。また、透かしを埋め込むことができない医療画像などに対して、提案した連想電子透かしモデルにより、誤りがほとんど無い電子透かし法を提案することができた。