多層ニューラルネットワークを用いた印刷画像への情報埋め込み手法の一検討

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-108

グループ名: 【全国大会】平成30年電気学会全国大会論文集

発行日: 2018/03/05

タイトル(英語): A Study on Data Embedding Method for Printed Images Using Multi-Layer Neural Network

著者名: 折居 英章(福岡大学),江田 孝治(福岡大学),河野 英昭(九州工業大学)

著者名(英語): Hideaki Orii(Fukuoka University),Takaharu Kouda(Fukuoka University),Hideaki Kawano(Kyushu Institute of Technology)

キーワード: 情報埋め込み,ニューラルネットワーク

要約(日本語): 近年，従来の電子透かし技術を印刷画像へ応用し，印刷物の見た目を損ねず情報を埋め込むための手法が様々提案されている．本論文では，対象画像の見た目を保持したまま印刷物に対して情報を埋め込むための新しい手法を提案する．提案手法では，ニューラルネットワーク（NN）モデルの中に「情報埋め込み・抽出」処理と印刷取り込みで生じる「画像幾何変換」をネットワークの重みパラメータとして明示的に表現し，学習の過程で埋め込み・抽出のパラメータが最適化されるよう工夫した．実験では，種々のテクスチャを持つ画像に提案手法を適用し，その有効性を確認した．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 369 Kバイト