| 研究課題/領域番号 |
20K11973
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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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| 審査区分 |
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
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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, 教授 (60314796)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2023年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2020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 / 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 / 最適化 / 攻撃耐性 / 特徴抽出 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
SNSにアップロードされた写真が加工され、無断で利用される不正行為が行われている。本研究の目的は、加工に強い電子透かし法を開発することである。まず、回転や拡大縮小などの変換に強い特徴領域を求める。また、攻撃を学習したニューラルネットワークを用いて、透かし情報の埋め込みと抽出を行う。さらに、残留する透かし情報の誤りを連想記憶モデルで訂正する。これらを組み合せ、高耐性な電子透かし技術を確立することを目指す。
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| 研究成果の概要 |
個人がアップロードした写真を、他者が無断で使用するなど著作権を侵害する問題が起きている。この問題に対して、電子透かし法が有効である。本研究では、幾何変換に対する耐性として、パイロット信号を導入して、変換を推定する手法を提案した。また、JPEG圧縮への耐性として、量子化活性化関数を提案した。また、ゼロ電子透かし法の枠組みを連想記憶モデルで表現し、誤り率を改善した手法を提案した。いずれの手法も従来法よりも良好な結果を得ることができた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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。
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