CNNによる画像に対するQRコードの埋め込みと復元

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20029

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: 2020/03/07

タイトル(英語): Embedding and Restoration of QR Code for Images Using CNN

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|ＱＲコード|ステガノグラフィ|Deep learning|Convolutional Neural Network|QR code|Steganography

要約(日本語): 任意の画像に対してQRコードを画像の見た目が変わらないように埋め込む。また、埋め込んだQRコードを埋め込み済みの画像から復元する。これらを画像認識等で利用される畳み込みニューラルネットワーク(CNN)によって構成された、役割の異なる2対のモデルを用いて行う。画像の見た目を損なうことなくQRコードを埋め込むことで、人間に違和感を与えること無く情報端末向けのデータ埋め込みが可能になる。

要約(英語): In this research, the authors aim at embedding and restoring arbitrary information in an arbitrary image using Convolutional Neural Network. By embedding the QR code without damaging the appearance of the image, it becomes possible to embed data for information terminals without giving a sense of incongruity to humans.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,197 Kバイト