畳み込みニューラルネットワークによる任意画像に対するQRコードの埋め込み

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS19033

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2019/03/15

タイトル(英語): QR code embedding in an image by using convolutional neural network

著者名: 山内 康平(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Kohei Yamauchi(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 深層学習|畳み込みニューラルネットワーク|ステガノグラフィ|ＱＲコード|Deep learning|Convolution Neural Network|Steganography|QR code

要約(日本語): 本研究では、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いてカラー画像に対し、特定の情報の埋め込みと、埋め込んだ情報を復元することを目的とする。本研究で提案するCNNモデルは、役割の違う２対のCNNで構成されている。提案手法を用いて、カラー画像の画質を損なうことなく情報を埋め込み、画像に埋め込む情報の媒体としてQRコードを使用することで、埋め込んだ情報をより正確に復元することを目指す。

要約(英語): In this research, the authors aim at embedding and restoring arbitrary information in an arbitrary image using convolutional neural network. Thanks to the error correction nature of QR code, embedded information is expected to be restored without errors.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,104 Kバイト