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J-GLOBAL ID：202002236953187363   整理番号：20A1192846

DCT係数のヒストグラムを利用したJPEG画像のCNNに基づく編集履歴解析

Study of CNN-based Analysis on Editing History of JPEG File Using Histogram of DCT Coefficients

著者 (3件)： 小浦啓太郎 (岡山大 工) ,  栗林稔 (岡山大 工) ,  舩曵信生 (岡山大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 119  号： 463(EMM2019 102-129)(Web)  ページ： 91-96 (WEB ONLY)  発行年： 2020年02月27日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ディジタルカメラで撮影された画像は通常,保存する際にJPEG圧縮が1回行われている.一方,改ざんされた画像は編集後に再度圧縮保存されることから,少なくとも2回の圧縮となる.そこで,画像から2重圧縮によって生じた特徴を解析することによって,画像の改ざんを検出する方法が研究されている.その特徴は,1回目と2回目のJPEG圧縮時における量子化テーブルの相違により,DCT係数値の統計的な歪みがヒストグラムに現れる.本研究では,量子化テーブルの特徴を考慮した2重JPEG圧縮を検出する手法を提案する.2回目の圧縮時に量子化する際の品質パラメータ(QF)が1回目の圧縮時より大きい場合,DCT係数のヒストグラムが歪む.その特徴を検出するために,量子化テーブルを考慮して,歪みを観測することが容易なDCT係数値を複数扱う.収集したDCT係数値のヒストグラムを入力とし,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に学習させることで,1回圧縮と2重圧縮を分類する.(著者抄録)

シソーラス用語： 電子カメラ ,  *ディジタル画像 ,  JPEG ,  データ圧縮 ,  検出 ,  係数 ,  ヒストグラム ,  ニューラルネットワーク ,  機械学習 ,  *経歴 ,  ディジタルカメラ ,  畳込みニューラルネットワーク
準シソーラス用語： DCT係数 ,  改ざん検出 ,  情報圧縮 ,  *履歴

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (6件)：

• 小川文伸, 小野文孝, “静止画像国際標準符号化 (JPEG), ” Medical Imaging Technology, vol.14, no.3, pp.231-236, 1996.
• 遠藤俊明, “カラー静止画像の国際標準符号化手法-JPEG アルゴリズム-,” テレビジョン学会誌, vol.46, no.8, pp.1021-1024, 1992.
• J. Lukas, J. Fridrich, “Estimation of Primary Quantization Matrix in Double Compressed JPEG Images, ” Proc. Digit. Forensic Res. Workshop (DFRWS), pp. 5-8, 2003.
• D.-A. Clevert, T. Unterthiner, and S. Hochreiter. “Fast and accurate deep network learning by exponential linear units (ELUs),′′ In International Conference on Learning Representations, 2016.
• ImageMagick, https://www.imagemagick.org/.

タイトルに関連する用語 (7件)： DCT係数 ,  ヒストグラム ,  JPEG ,  CNN ,  編集 ,  履歴 ,  解析