研究課題
基盤研究(C)
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。
情報科学
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。
