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J-GLOBAL ID：202002272175957858   整理番号：20A1509014

画像ステガナリシスのための高速で効果的なグローバル共分散プーリングネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Fast and Effective Global Covariance Pooling Network for Image Steganalysis

著者 (4件)： Deng Xiaoqing (Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Chen Bolin (Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Luo Weiqi (Sun Yat-sen University, Guangzhou, China) ,  Luo Da (Dongguan University of Technology, Dongguan, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： IH&MMSec’19  ページ： 230-234  発行年： 2019年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 最近,深層学習ベースの方法は,画像ステガナリシスにおける手作業特徴に基づく従来法と比較して優れた性能を達成した。しかし,ほとんどの最新の方法は,通常,非常に時間がかかる。例えば,最先端のニューラルネットワーク,すなわち,SRNet[3]を訓練するために3日間以上かかる。そこで本論文では,空間領域における画像ステガナリシスのための高速ではあるが非常に効果的な畳込みニューラルネットワーク(CNN)を提案した。訓練時間と性能の間の良好なトレードオフを行うために,著者らの広範な実験に従って,提案したネットワークのアーキテクチャを慎重に設計した。さらに,著者らは,性能をさらに改善するための高レベル特徴の二次統計量を利用するために,ステガナリシスに大域的共分散プールを最初に導入した。実験結果は,提案したネットワークが現在の最良のものを凌駕し,一方,その訓練時間は著しく減少したことを示した。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  ニューラルネットワーク ,  *共分散 ,  計算機アーキテクチャ
準シソーラス用語： *ステガナリシス ,  深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 畳込みニューラルネットワーク ,  大域的共分散プーリング ,  ステガナリシス

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ステガナリシス ,  グローバル ,  共分散