ニューラルネットワークを用いた動画改ざん検出に関する研究

基于神经网络的视频篡改检测研究

• 批准号: 18H00537
• 负责人: 多谷 邦彦
• 金额: $ 0.34万
• 依托单位: 京都府警察本部刑事部科学捜査研究所
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Scientists
• 财政年份: 2018
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2018 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18H00537/
• 关键词: 改ざん検出; ニューラルネットワーク; 動画

一部のシーンが改ざんされた動画像を対象とした改ざん領域の検出に関する研究を行った。デジタル情報を適切に証拠として扱うための技術や手続きは「デジタル・フォレンジック」と呼ばれており、日本国内においても急速に整備が進められている。動画像の改ざん検出に関する研究は警察活動を適正に行ううえで極めて重要であるが、他の研究機関ではほとんど研究されていない。動画像に施された改ざんを看破する技術は、警察組織だからこそ研究する必要があり実現する責任がある重要な研究テーマである。本研究では、本来写っている被写体を消すという改ざん手法を検出対象とした。現実では人物や車両が写っているシーンに対して、これらが写っていない時のシーンを貼り付けることで、写っているべき人物や車両が消された改ざん動画が作成される。研究代表者はこれまで静止画像を対象とした改ざん検出手法の研究を行ってきており、ニューラルネットワークを用いることで検出精度が向上することを確認してきた。本研究においてもこれらの知見や技術を活かし、ニューラルネットワークを用いることで動画像の改ざん領域の検出を行うこととした。静止画像と異なり、動画像は空間方向だけでなく時間方向にも特性を考慮する必要がある。したがって、CNN(空間方向)およびLSTM(時間方向)の二種類のニューラルネットワークを併用する検出方法を提案した。CNNまたはLSTMを単独で用いる場合と比較して、併用した場合は改ざん検出精度が向上しており、動画像の改ざん検出に適した手法であることが示された。上記研究成果を平成31年電気学会全国大会において発表した。

In the field of animation, there is an exhibition of research in the field of animation. We are in a hurry to meet the needs of technical personnel, technicians, technicians and technicians. The moving portraits have been changed, and the police activities have been actively engaged in the study of important events, and other research institutions have been asked to conduct research and research activities. It is necessary for the police to see through the technical skills and research programs of the moving portraits, and it is necessary to realize that they are important for research and development. In this study, it was originally written that it was written to be written in a way that was changed to show the image. Please tell me how to make sure that you don't know what you're going to do, and that you can change your animation to make a picture. The representative of the research is to make sure that the accuracy is up through the study of the still portrait, the image, the image, the image, The purpose of this study is to inform you that you can use the animation system to change the field of animation in the field of technology. It is necessary to test the characteristics of still portraits, moving portraits, space direction and time direction. Two types of equipment, such as CNN (Space Direction) and LSTM (time Direction), have been proposed for the use of the export method. In CNN, the LSTM device is used to compare the image, to change the accuracy to show the accuracy, and to change the picture to show the accuracy. The previous research results have been published in the National Congress of the Institute of Electrical Engineering in 31.

项目成果

LSTMおよびCNNを用いた動画改ざん領域の検出

使用 LSTM 和 CNN 进行视频篡改区域检测

• 发表时间: 2019
• 作者: (a)多谷邦彦;(b)黒木修隆;竹田直人;沼昌宏
• 通讯作者: 沼昌宏