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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2018-11-21 13:30 ［ポスター講演］時系列情報を持つ畳み込みニューラルネットワークを用いた映像改ざん検出 ○大城将健（阪大）・河野和宏（関西大）・馬場口 登（阪大）  EA2018-71 EMM2018-71 |
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| 抄録 | （和） | 映像の編集技術向上に伴って映像の改ざんが容易となっている．この対策として，映像の正真性を保証するような改ざん検出技術を開発することが必要とされている．本研究では，動的背景・動的視点を持つ映像に対して，空間的改ざんが施された物体を検出することを目的とする．映像は空間情報と時系列情報の組み合わせによって構成されている．そこで，空間情報の解析に有用な畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neural Network: CNN）に，時系列情報を付加した3D CNNを利用した改ざん検出ネットワークを構築し，映像の改ざん領域を検出する．本稿では，提案手法と既存手法である畳み込みLSTM（Long Short-Term Memory）を比較した結果を報告する． |
| （英） | It is easy to tamper with videos due to the improvement of video editing technology.We need to develop forgery detection systems in order to guarantee the integrity of the videos.The purpose of our work is to detect tampering in the spatial domain for the videos which include dynamic scenes like non-stationary scenes.In this paper, we develop a video forgery detection system using 3D Convolutional Neural Network (CNN).Unlike 2D CNN, the filters in 3D CNN can extract features from both spatial and temporal aspects of the videos.We report the experimental results in our proposed system and the existing system using Convolutional Long Short-Term Memory. | |
| キーワード | （和） | 映像解析 / 映像改ざん検出 / 受動的手法 / 3D CNN / 物体修正 / / / |
| （英） | Video Analysis / Video Forgery Detection / Passive Approach / 3D CNN / Object Modification / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 313, EMM2018-71, pp. 49-52, 2018年11月. | |
| 資料番号 | EMM2018-71 | |
| 発行日 | 2018-11-14 (EA, EMM) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | EA2018-71 EMM2018-71 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EA ASJ-H EMM IPSJ-MUS |
| 開催期間 | 2018-11-21 - 2018-11-22 |
| 開催地（和） | ホテルこうしゅうえん（輪島市） |
| 開催地（英） | Hotel Koshuen |
| テーマ（和） | ＜ビギナーズセッション＞応用／電気音響，聴覚，音楽情報科学，コンテンツ処理，電子透かし，一般 |
| テーマ（英） | [Beginners Session] Engineering/Electro Acoustics, Psychological and Physiological Acoustics, Music and Computer, Content Processing, Digital Watermarking, and Related Topics |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2018-11-EA-H-EMM-MUS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 時系列情報を持つ畳み込みニューラルネットワークを用いた映像改ざん検出 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Video Forgery Detection Using Spatio-Temporal Convolutional Neural Network |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 映像解析 / Video Analysis |
| キーワード(2)（和/英） | 映像改ざん検出 / Video Forgery Detection |
| キーワード(3)（和/英） | 受動的手法 / Passive Approach |
| キーワード(4)（和/英） | 3D CNN / 3D CNN |
| キーワード(5)（和/英） | 物体修正 / Object Modification |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 大城 将健 / Shoken Ohshiro / オオシロ ショウケン |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 河野 和宏 / Kazuhiro Kono / コウノ カズヒロ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西大学 (略称： 関西大) Kansai University (略称： Kainsai Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 馬場口 登 / Noboru Babaguchi / ババグチ ノボル |
| 第3著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-11-21 13:30:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EA2018-71, EMM2018-71 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.312(EA), no.313(EMM) |
| ページ範囲 | pp.49-52 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2018-11-14 (EA, EMM) |
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