| 研究課題/領域番号 |
16K00156
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
マルチメディア・データベース
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| 研究機関 | 山口大学 |
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研究代表者 |
川村 正樹 山口大学, 大学院創成科学研究科, 准教授 (60314796)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
4,680千円 (直接経費: 3,600千円、間接経費: 1,080千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 情報ハイディング / 電子透かし / 特徴点 / ニューラルネットワーク / 学習 / 著作権・コンテンツ保護 / IHC評価基準 / 機械学習 / 誤り訂正符号 / 電子透かしコンテスト / ソフトコンピューティング / 画像 |
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| 研究成果の概要 |
高画質で、画像加工に強い情報ハイディング技術を開発するために、２つの手法を提案した。１つは、不変特徴を利用する方法であり、幾何変換に強い特徴点の周辺に透かし情報を埋め込む。埋め込み方の改善や誤り訂正符号の導入により、透かし情報の誤りを減らすことができた。もう１つは、ニューラルネットワークを用いた手法である。この手法は内部で回転攻撃をシミュレートするネットワークをもち、回転耐性のあるステゴ画像を学習することができる。その結果、回転攻撃に強い埋め込み器と抽出器を構成することができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
個人がSNS等へ写真をアップロードする機会が増え、写真の不正利用が問題となっている。電子透かし法はこれらの問題を解決する有効な手段の１つである。写真が加工されたとしても、透かし情報が正しく抽出できることが望まれる。そのため、高画質で加工に強い透かし法が求められている。本研究では、ニューラルネットワークに回転攻撃を学習させることにより、幾何変換に強い埋め込み器と抽出器を構成できることを示した。これにより、写真の不正利用の対策に貢献できる。
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