{"product_id":"ieej-zt193044","title":"LSTMおよびCNNを用いた動画改ざん領域の検出","description":"\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eカテゴリ: \u003c\/strong\u003e全国大会\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e論文No: \u003c\/strong\u003e3-044\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eグループ名: \u003c\/strong\u003e【全国大会】平成31年電気学会全国大会論文集\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e発行日: \u003c\/strong\u003e2019\/03\/01\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eタイトル(英語): \u003c\/strong\u003eDetecting Doctored Region in Video Using LSTM and CNN\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名: \u003c\/strong\u003e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)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e著者名(英語): \u003c\/strong\u003eKunihiko Taya(Kyoto Prefectural Police),Nobutaka Kuroki(Kobe University),Naoto Takeda(FUSO PRECISION),masahiro Numa(Kobe University)\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003eキーワード: \u003c\/strong\u003e改ざん検出,ニューラルネットワーク\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e要約(日本語): \u003c\/strong\u003e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。\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003e原稿種別: \u003c\/strong\u003e日本語\u003c\/p\u003e\u003cp\u003e\u003cstrong\u003ePDFファイルサイズ: \u003c\/strong\u003e204 Kバイト\u003c\/p\u003e","brand":"IEEJ-PDF","offers":[{"title":"PDFダウンロード（一般価格440円\/会員価格220円） \/ A4 \/ 1","offer_id":46401733132527,"sku":"IEEJ-ZT193044-PDF","price":440.0,"currency_code":"JPY","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/0718\/9512\/2159\/files\/IEEJ-PDF_b176ede3-29ab-44aa-b295-f8396230f8c6.png?v=1744953054","url":"https:\/\/ieej.bookpark.ne.jp\/products\/ieej-zt193044","provider":"電気学会 電子図書館","version":"1.0","type":"link"}