LSTMおよびCNNを用いた動画改ざん領域の検出

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-044

グループ名: 【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集

発行日: 2019/03/01

タイトル(英語): Detecting Doctored Region in Video Using LSTM and CNN

著者名: 多谷 邦彦(京都府警察),黒木 修隆(神戸大学),竹田 直人(扶桑プレシジョン),沼 昌宏(神戸大学)

著者名(英語): Kunihiko Taya(Kyoto Prefectural Police),Nobutaka Kuroki(Kobe University),Naoto Takeda(FUSO PRECISION),masahiro Numa(Kobe University)

キーワード: 改ざん検出,ニューラルネットワーク

要約(日本語): 動画中の一部のフレーム内で改ざん処理が行われている場合において、改ざんされている領域を検出する手法を提案する。改ざん対象となるフレームの前後15フレームを含んだ画素値をLSTMに入力することで時間方向の特徴量を抽出する。次に、LSTMの出力値をCNNに入力することで空間方向についても解析を行う。CNNまたはLSTMのみの検出方法と比較して、両者を併用する本提案手法は高い検出結果が得られた。

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 204 Kバイト