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J-GLOBAL ID：202002277060566028   整理番号：20A1192848

ビデオカメラを用いたディスプレイ再撮により作成された違法動画の検出法

Detection of Illegal Movies Captured by Video Camera from Display Device

著者 (4件)： 鎌苅康大 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  河田健斗 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  栗林稔 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  舩曵信生 (岡山大 大学院自然科学研究科)
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： 101-105 (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： ディスプレイ再撮により複製された違法な動画への対策として,動画中に生じた不自然な信号を解析する画像処理技術による違法動画の検出が知られている.本研究では,ディスプレイ再撮により作成された動画とその元動画の双方を画像データに変換し,畳み込みニューラルネットワークを利用した画像分類器で識別する方法を検討する.また,画像1枚を最小単位として学習データとして用いるのではなく,画像を100×100画素のブロック単位に分割し,それを学習データとして扱う.計算機シミュレーションでは,この学習データを用いて訓練した画像分類器で画像サイズや撮影機器による識別精度の違いを調べた.その結果,本シミュレーション環境下ではディスプレイ再撮により作成された動画とその元動画の分類は動画の内容にかかわらず可能であることが確認された.また,再撮したときとその元動画を撮影したときに使用した撮影機器が同じである場合に識別精度が低下することを確認できた.(著者抄録)

シソーラス用語： ビデオカメラ ,  *データ ,  映像 ,  *犯罪 ,  *複製 ,  ニューラルネットワーク ,  画像認識 ,  *分類
準シソーラス用語： *ソフトウェア違法コピー ,  *ビデオデータ ,  画像識別 ,  *画像分類 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  著作権侵害

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

引用文献 (6件)：

• 斎藤康毅,ゼロから作る Deep Learning,株式会社オライリー・ジャパン,Sept. 2016.
• N. Rahmouni, V. Nozick, J. Yamagishi, and I. Echizen, “Distinguishing computer graphics from natural images using convolution neural networks,” Proc. WIFS’17, pp.1-6, 2017.
• 河田健斗,栗林稔,舩曵信生,“CNNを用いたCGと写真を識別するためのパッチサイズの考察,” 信学技報,vol.118,no.494, pp.45-50,March 2019.
• A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G.E. Hinton, “Imagenet classification with deep convolutional neural networks,” Proc. NIPS’12, vol.1, pp.1097-1105, 2012.
• 涌井良幸,涌井貞美,Excel でわかるディープラーニング超入門,株式会社技術評論社,Jan. 2018.

タイトルに関連する用語 (4件)： ビデオカメラ ,  ディスプレイ ,  動画 ,  検出法