| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2019-09-19 15:35
位置検出に深層学習を利用した印刷物用電子透かし法
○今川寛之・岩田 基・黄瀬浩一（阪府大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では深層学習によるセマンティックセグメンテーションを利用した位置検出法を用いた，印刷物用電子透かし法を提案する．
印刷物を撮影することで情報を得るシステムを実現する技術の一つとして電子透かしがある．このような用途で用いられる電子透かしでは，撮影した画像から透かし入り画像の位置検出を精度よく行う必要がある．
そこで，これを画像認識や物体検出，セマンティックセグメンテーションに強い深層学習を用いることで実現することを考えた．
深層学習には，撮影した画像に対して透かし入り画像であるか否かの検出を学習させる．
位置検出時には，撮影した画像から透かし入り画像の領域をピクセル単位で検出した結果を利用する．
原画像と透かし入り画像に対して射影変換を加えたデータセットに対して深層学習のモデルを学習させた結果，mIoUが99%と高精度で透かし入り画像の領域の検出を行うことができた |
| （英） |
In this paper, we propose a novel watermarking method against print-cam attack.
Digital watermarking is used to get information from a printed watermarked image by taking.
In such applications, synchronization between a non-attacked watermarked image and print-cam attacked one needs high accuracy.
To achieve this, we use deep learning which is used for image recognition, image detection, and semantic segmentation.
We trained deep learning model whether watermarked image area or non-watermarked image area as semantic segmentation.
For the detection, estimate a watermarked image area from the result predicted by the deep learning model.
As a result of training, deep learning model with the data set which is consisted of warped watermarked and non-watermarked images got high accuracy of $99%$ mIoU. |
| キーワード |
（和） |
電子透かし / 深層学習 / セマンティックセグメンテーション / 印刷・撮影 / / / / |
| （英） |
Digital watermarking / Deep learning / Semantic segmentation / Print-cam / / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
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