| 研究課題/領域番号 |
16K00156
|
|---|
| 研究機関 | 山口大学 |
|---|
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)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
|
| キーワード | 著作権・コンテンツ保護 / 情報ハイディング / 電子透かし / IHC評価基準 / 特徴点 / ニューラルネットワーク |
|---|
| 研究実績の概要 |
情報ハイディング（IH）技術は、コンテンツ保護に役立つ技術である。電子透かしが埋め込まれたステゴ画像に対して、拡大縮小、回転、切り出し等の幾何攻撃や、非可逆圧縮などの非幾何攻撃を加えられたときでも、電子透かしが抽出できることが求められる。
我々は、これらの攻撃に対して、ロバストな電子透かし法を検討した。幾何攻撃に強い方法として、（１）画像の特徴点を検出し、特徴点の周辺に透かしを埋め込む手法に取り組んだ。SIFT特徴点は幾何攻撃に対して強く、同じ特徴点が抽出できる。しかしながら、縮小された場合、透かし情報の劣化が大きく、誤りが多かった。そこで、埋め込み時に拡大率を調節することにより、拡大縮小攻撃への耐性の向上を図った。また、特徴点自身に透かし情報を埋め込むと、再検出の妨げになるので、埋め込み領域を工夫した。これらの改善により、従来法よりも誤りを少なくすることが可能になった。この成果は国際会議APSIPA ASC 2018で発表済みである。
次に、（２）ニューラルネットワーク(NN)を用いて、幾何攻撃に堅牢な埋め込み手法を検討した。提案手法はNNで学習することにより、非可逆圧縮に強い手法である。この成果は、電子情報通信学会英文誌（2019年1月号）に採録されている。また、回転攻撃に耐性を持たせるために、畳み込みニューラルネット(CNN)を用いたモデルを検討した。このモデルには、回転攻撃を模擬する層が内在しており、様々な回転攻撃を学習することが可能である。この成果はEMM研究会で発表している。
|
| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
2018年度は、Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference 2018 (APSIPA ASC 2018)において、（1）特徴点の周辺に透かしを埋め込む手法について、埋め込み領域の改良を行い、その評価結果を発表した。埋め込み領域に透かし情報を埋め込まないようにするため、再検出率が向上した。しかしながら、拡大縮小と回転の複合攻撃では、まだ若干の復号誤りが発生している。
また、（２）ニューラルネットワークを用いた電子透かし法については、電子情報通信学会英文誌IEICE Transactions on Information and Systemsの1月号に掲載されている。回転攻撃についても検討を行い、回転角度の推定を行う方法や、CNNを用いた手法を提案し、一定の成果を得ている。これらの成果はEMM研究会で発表済みである。
電子透かし法の性能評価を理論的に行うために、レプリカ法を用いてモデルの統計力学的な解析を行った。この成果は日本物理学会で発表済みである。
|
| 今後の研究の推進方策 |
（1）特徴点の周辺に透かしを埋め込む手法については、まだ回転攻撃を受けた場合について、十分な性能が得られていない。１つの埋め込み領域に埋め込む透かし情報の量を減らすなど、さらなる工夫を行なっていく予定である。
（２）ニューラルネットワークを用いた電子透かし法については、一定の成果が得られているが、IHC評価基準に基づいて評価を行なっていない。他の攻撃への耐性を評価したい。また、CNNを導入したことで、回転攻撃にロバストになっている。これを（１）の手法と組み合わせることにより、IHC評価基準を満たせるようにしていきたい。
（３）誤診につながるので、医療系の診断画像には、透かし情報を埋め込まない方法が求められる。画像から得られた特徴情報と透かし情報の関係を学習することにより、ロバストな非埋め込み型の電子透かし法を構築することができる。新規の方法として、取り組んでいきたい。
|
| 次年度使用額が生じた理由 |
国際会議の旅費（学生分）を民間の財団に申請したところ採択され、150,000円の支援を受けることができた。未使用額は、2019年度のEMM研究会への参加旅費とする予定である。
|
