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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2021-03-05 09:30 線形回帰を用いた暗号化画像に対するMSB予測型可逆情報埋込み法 ○山村昂太朗・平澤凌一・今泉祥子（千葉大）・貴家仁志（都立大）  EMM2020-75 |
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| 抄録 | （和） | 本稿では，暗号化画像に対するMSB予測型可逆情報埋込み法について，MSB予測に線形回帰を用いることで埋込み容量を向上させる手法を提案する．先行研究では，MSB予測において，隣接画素の値を予測値として予測誤差の検出を行っていた．提案法では，線形回帰を導入することで予測誤差の発生を抑制する．また，先行研究は，画像全体を一定サイズのブロックに分割して，ブロック単位で埋込み可能領域を決定する．これに対して，提案法では，ブロック分割を行わず，画素単位で埋込み可能領域を決定することで，埋込み可能領域が増加する．さらに，画像ごとにフラグ長を任意に選択可能であり，最適なフラグ長を用いて埋込み容量をより向上させることができる．シミュレーションにより，提案法の可逆性を確認するとともに，埋込み容量の観点から評価を行い，提案法の有効性を示す． |
| （英） | In this paper, we propose an MSB prediction-based reversible data hiding method using linear regression in encrypted domain. An adjacent pixel is used as a predictor for error detection in MSB prediction in the previous work. Meanwhile, the proposed method introduces linear regression to obtain the predictor, and the number of prediction errors can be decreased. In another respect, the previous work divides the image into fixed-sized blocks and determines the embeddable area with respect to each block. In contrast, our method determines the embeddable area pixel by pixel without block division. Consequently, the total area, where the data can be concealed, is increased. Additionally, the length of the flag is selectable in our method, and thus the hiding capacity can be further improved by choosing the optimal length. Experimental results show the effectiveness of the proposed method in terms of reversibility and hiding capacity. | |
| キーワード | （和） | 可逆情報埋込み / 画像暗号化 / 線形回帰 / MSB予測 / / / / |
| （英） | Reversible data hiding / image encryption / linear regression / MSB prediction / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 418, EMM2020-75, pp. 46-51, 2021年3月. | |
| 資料番号 | EMM2020-75 | |
| 発行日 | 2021-02-25 (EMM) | |
| ISSN | 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 | EMM2020-75 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | EMM |
| 開催期間 | 2021-03-04 - 2021-03-05 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 画質・音質評価，知覚・認知メトリクス，人間視聴覚システム，一般 |
| テーマ（英） | Image and Sound Quality, Metrics for Perception and Recognition, Human Auditory and Visual System, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | EMM |
| 会議コード | 2021-03-EMM |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 線形回帰を用いた暗号化画像に対するMSB予測型可逆情報埋込み法 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | An MSB Prediction-Based Method Using Linear Regression for Reversible Data Hiding in Encrypted Images |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 可逆情報埋込み / Reversible data hiding |
| キーワード(2)（和/英） | 画像暗号化 / image encryption |
| キーワード(3)（和/英） | 線形回帰 / linear regression |
| キーワード(4)（和/英） | MSB予測 / MSB prediction |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 山村 昂太朗 / Kotaro Yamamura / ヤマムラ コウタロウ |
| 第1著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 平澤 凌一 / Ryoichi Hirasawa / ヒラサワ リョウイチ |
| 第2著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 今泉 祥子 / Shoko Imaizumi / イマイズミ ショウコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 千葉大学 (略称： 千葉大) Chiba University (略称： Chiba Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 貴家 仁志 / Hitoshi Kiya / キヤ ヒトシ |
| 第4著者 所属（和/英） | 東京都立大学 (略称： 都立大) Tokyo Metropolitan University (略称： Tokyo Metropolitan Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2021-03-05 09:30:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | EMM |
| 資料番号 | EMM2020-75 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.418 |
| ページ範囲 | pp.46-51 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2021-02-25 (EMM) |
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