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J-GLOBAL ID：202002252234927156   Reference number：20A1536176

High-Capacity Convolutional Video Steganography with Temporal Residual Modeling

時間的残差モデリングによる大容量畳込みビデオステガノグラフィ【JST・京大機械翻訳】

Author (4)： Weng Xinyu (Peking University, Beijing, China) ,  Li Yongzhi (Peking University, Beijing, China) ,  Chi Lu (Peking University, Beijing, China) ,  Mu Yadong (Peking University, Beijing, China)
Material： ACM Proceedings
Issue： ICMR ’19  Page： 87-95  Publication year： 2019 
JST Material Number： D0698C  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： United States (USA)  Language： ENGLISH (EN)

Abstract/Point： Steganography represents the a...

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Thesaurus term： visual sense ,  *convolution ,  redundancy(property) ,  decoder ,  *residual ,  analytical instrument ,  *video recorder ,  robustness ,  security
Semi thesaurus term： *ステガノグラフィー ,  ビデオ圧縮 ,  ディープニューラルネットワーク ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

Author keywords (3)： deep neural networks ,  temporal modeling ,  video steganography

JST classification (1)： Graphic and image processing in general  (JE04010I)

Terms in the title (6)： 残差 ,  モデリング ,  大容量 ,  畳込み ,  ビデオ ,  ステガノグラフィ