| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2021-10-07 15:05
携帯端末を用いた画像へのデータ埋め込み技術の評価のための疑似撮影画像生成手法
○安田昌弘・棟安実治・吉田 壮（関西大） |
| 抄録 |
（和） |
画像にデータを埋め込み印刷し，携帯端末のカメラ機能を用いて撮影された画像から埋め込まれたデータを取り出すという技術が提案されている．この手法はQRコードの代替手段となることが期待されているが，埋め込み可能な情報量や検出のロバスト性に課題がある．そのため，課題の改善を目指した手法が提案されているが，その評価には実際にデータを埋め込んだ画像を印刷し撮影する必要があり，非常に負荷が大きい．そこで，印刷・撮影で生じる劣化をシミュレートすることでデータ埋め込み手法の評価を行う手法があれば負荷を軽減することが可能となる．本稿では，深層学習に基づく画像変換手法の1つであるPix2Pixを用いて，印刷と撮影による劣化の再現を行う手法を提案する．また，実際の撮影画像から枠線の位置情報や画像の歪み量を取得してデータベース化し，再現することで多様な撮影条件に対応する．実験結果から，埋め込みデータの検出精度を再現することが可能であることを示し，提案手法の有効性を確認する． |
| （英） |
A data-embedding technique to printed images has been proposed. In this technique, the embedded data is retrieved from the image captured using the camera of a mobile device. Although this method is expected to be an alternative to QR Code, there are some problems, such as the data amount of embedding information and the robustness of detection. However, the evaluation of the method requires printing and capturing the embedded image in reality, which is very burdensome. In this paper, we propose a reduction method of the workload in evaluating the performance of data embedding algorithms by simulating the degradation caused by printing and capturing. This paper adopts a deep learning-based approach to reproduce the degradation using Pix2Pix, an image transformation method based on conditional Generative Adversarial Network (cGAN). In addition, we obtain the positions of the image borders and the amount of distortion in the image from the actual captured image. These data are utilized to cope with various captured conditions. Experimental results show that the proposed method can faithfully represent the detection accuracy of the embedded data and confirm the effectiveness of the proposed method. |
| キーワード |
（和） |
データ埋め込み / シミュレータ / Pix2Pix / 深層学習 / DNN / / / |
| （英） |
data embedding / simulator / Pix2Pix / Deep learning / DNN / / / |
| 文献情報 |
映情学技報 |
| 資料番号 |
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| 発行日 |
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| ISSN |
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| PDFダウンロード |
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| 研究会情報 |
| 研究会 |
BCT IEICE-SIS |
| 開催期間 |
2021-10-07 - 2021-10-08 |
| 開催地（和） |
オンライン開催 |
| 開催地（英） |
online |
| テーマ（和） |
システム実現技術, 近距離通信応用システム, 知的マルチメディア処理システム，放送技術および一般 |
| テーマ（英） |
System Implementation Technology, Short Range Wireless Systems, Smart Multimedia Systems, Broadcasting Technology, etc. |
| 講演論文情報の詳細 |
| 申込み研究会 |
IEICE-SIS |
| 会議コード |
2021-10-SIS-BCT |
| 本文の言語 |
日本語 |
| タイトル（和） |
携帯端末を用いた画像へのデータ埋め込み技術の評価のための疑似撮影画像生成手法 |
| サブタイトル（和） |
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| タイトル（英） |
A Method for Generating Pseudo-Captured Images to Evaluate the Performance of Data Embedding Techniques to Printed Images Using Mobile Devices |
| サブタイトル（英） |
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| キーワード(1)（和/英） |
データ埋め込み / data embedding |
| キーワード(2)（和/英） |
シミュレータ / simulator |
| キーワード(3)（和/英） |
Pix2Pix / Pix2Pix |
| キーワード(4)（和/英） |
深層学習 / Deep learning |
| キーワード(5)（和/英） |
DNN / DNN |
| キーワード(6)（和/英） |
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| キーワード(7)（和/英） |
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| キーワード(8)（和/英） |
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| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） |
安田 昌弘 / Masahiro Yasuda / ヤスダ マサヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） |
関西大学 (略称： 関西大)
Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） |
棟安 実治 / Mitsuji Muneyasu / ムネヤス ミツジ |
| 第2著者 所属（和/英） |
関西大学 (略称： 関西大)
Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） |
吉田 壮 / Soh Yoshida / ヨシダ ソウ |
| 第3著者 所属（和/英） |
関西大学 (略称： 関西大)
Kansai University (略称： Kansai Univ.) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第4著者 所属（和/英） |
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| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第6著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第7著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第8著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第9著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第10著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第13著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第14著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第15著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第16著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第17著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第18著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第19著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 第20著者 氏名（和/英/ヨミ） |
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| 講演者 |
第1著者 |
| 発表日時 |
2021-10-07 15:05:00 |
| 発表時間 |
20分 |
| 申込先研究会 |
IEICE-SIS |
| 資料番号 |
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| 巻番号（vol） |
vol.45 |
| 号番号（no） |
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| ページ範囲 |
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| ページ数 |
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| 発行日 |
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