文献

J-GLOBAL ID：202202243850297105   整理番号：22A0483127

画像選択とStarGANに基づく新しいカバーレスステガノグラフィ法【JST・京大機械翻訳】

Novel Coverless Steganography Method Based on Image Selection and StarGAN

著者 (5件)： Chen Xianyi (Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, China) ,  Zhang Zhentian (Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, China) ,  Qiu Anqi (Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, China) ,  Xia Zhihua (Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing, China) ,  Xiong Neal N. (Department of Mathematics and Computer Science, Northeastern State University, Tahlequah, OK, USA)
資料名： IEEE Transactions on Network Science and Engineering  (IEEE Transactions on Network Science and Engineering)
巻： 9  号： 1  ページ： 219-230  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2435A  ISSN： 2327-4697  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ステガナリシス技術の開発により,秘密埋込み法がカバー画像の自然性を破壊するので,従来の画像ステガノグラフィはいくつかのセキュリティボトルネックに直面した。この困難を克服するために,秘密を含む画像を選択するため,画像ステガノグラフィ(CIS)のカバーが確立され,秘密情報を含むカバー画像にその利点により広く注目されている。しかしながら,既存のCIS法は画像データベースのサイズによって制限される限界を持っている。これまで,CISによる最大隠れ容量は18ビットである。この限界を突破するために,本論文では,画像選択とStar Generative Adversarial Network(StarGAN)に基づく新しいCIS法を提案した。この方式では,従来のCIS法を用いて,秘密情報の最初の部分を表すデータベースから自然画像を選択し,次に,秘密情報と顔属性の残りの間で画像マッピングを確立する。最後に,StarGANを用いて,マッピング関係を有する高品質ステゴ画像を構築した。既存のCIS方式と比較して,著者らの方式は,ロバスト性とセキュリティ性能に関してより強い間,隠れ容量を増やして,より良い画像品質を維持することができた。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： データベース ,  *画質 ,  ロバスト性 ,  セキュリティ ,  画像データベース
準シソーラス用語： *ステガノグラフィー ,  自然画像 ,  高品質 ,  ステガナリシス ,  機密情報 ,  ステゴ画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (1件)： 画像選択