深層学習を用いた改ざん検知のための画像電子透かし設計

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS1-6

グループ名: 【C】2023年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2023/08/23

タイトル(英語): Design of Image Watermark for Tamper Detection Based on Deep Learning

著者名: 梅窪 弘運（東京電機大学）,和田 成夫（東京電機大学）

著者名(英語): Hirokazu Umekubo (Tokyo Denki University),Shigeo Wada (Tokyo Denki University)

キーワード: 電子透かし|改ざん検知|深層学習深層学習|Digital watermarking|Tamper detection|Deep learning

要約(日本語): オリジナル画像の著作権を保護し，改ざん等の攻撃から防御するために電子透かし技術を使用することが可能である．著作権保護のためには頑強な電子透かしを用いる必要があるが画質の劣化は大きい．一方，改ざん検知のためには画質の劣化が少なく脆い電子透かしが必要になる．本研究は両方の要件を満たすべく深層学習を用いた画像電子透かしの設計法を提案する．クロッピングや回転等の改ざんは明確であるが，改ざんの有無の識別が困難なコントラスト変換等に対しても検知が可能な方法について検討した．シミュレーション実験により設計した画像電子透かしを用いると改ざん検知に有効であることを検証するとともに，改ざんが検知された場合には，カバー画像および電子透かし画像を深層学習により復元可能な条件について考察する．