重なり形状カウント法に基づくモルフォロジカルパターンスペクトラムの提案

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-075

グループ名: 【全国大会】令和5年電気学会全国大会論文集

発行日: 2023/03/01

タイトル(英語): Proposal of Overlapping Structure-scale Counting Approach for Morphological Pattern Spectrum

著者名: 野村大樹（近畿大学）,蔭山享佑（近畿大学）,熊木武志（立命館大学）

著者名(英語): Daiki Nomura (Kindai University),kyosuke Kageyama (Kindai University),Takeshi Kumaki (Ritsumeikan University)

キーワード: モルフォジカルパターンスペクトラム|画像改ざん検知|形状カウント法|Morphological Pattern Spectrum|Image manipulation detection|Structure-scale counting approach

要約(日本語): デジタル画像が容易に編集できることから，改ざんが大きな問題になっている。このため，デジタル画像の真正性が重要であり，我々はこれまでに形状カウント法に基づくモルフォロジカルパターンスペクトラム処理を用いた画像改ざん検知手法を提案してきた。本論文では，画像中の形状が重なっている場合において，正確にカウント可能な手法を提案し，検証する。この結果，形状同士の重なりが半分より大きい場合には1個，重なりが半分以下の場合には2個と形状をカウントできることを確認した。

本誌掲載ページ: 119-120 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 453 Kバイト