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アイテム
Semantic Segmentationによる電子帳票画像の改ざん検知
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218229
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/218229cb9adfbe-73d9-4ab8-9fd3-bd04142dda24
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-CDS22034006.pdf (2.9 MB)
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Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-06-02 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| タイトル | Semantic Segmentationによる電子帳票画像の改ざん検知 | |||||||||||
| タイトル | ||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||
| タイトル | Detecting Tampering with Electronic Form Images Using Semantic Segmentation Model | |||||||||||
| 言語 | ||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||
| キーワード | ||||||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||||||
| 主題 | コンテンツ・サービス | |||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| SAS Institute Japan Ltd. | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| SAS Institute Japan Ltd. | ||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||
| SAS Institute Japan Ltd. | ||||||||||||
| 著者名 |
黒澤, 匠雅
× 黒澤, 匠雅
× 高橋, 柊
× 鈴木, 康央
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| 論文抄録 | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | 近年，企業は業務の IT 化によって競争力維持・強化を図る Digital Transformation (DX) を推進しており，その重要な要素として紙文書のペーパーレス化（電子化）を進めている．紙文書や帳票をスキャンデータにより電子化することで業務の簡素化・効率化が期待出来る一方で，電子化された画像データは安易に改ざん可能であり，改ざんされた電子帳票画像は不正請求に利用される懸念がある．本研究では，PSPNet を用いた Semantic Segmentation モデルを応用した電子帳票画像における改ざん検知手法を提案する．提案手法が多様な改ざん手法や極小領域における改ざんを高精度に検知可能であることを示す．また改ざん手法ごとの訓練データセット生成方法について議論する． | |||||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||
| 内容記述 | In recent years, companies have been promoting Digital Transformation (DX), which aims to maintain and strengthen competitiveness through promoting IT in business operations. One of the critical elements of DX is the paperless (digitization) of paper documents. Digitization of documents through scanned data is expected to simplify and streamline operations, but digitized image data is easily tampered with, and there are problems such as falsifying the amounts on the image and making unauthorized claims. In this study, we propose a tamper detection method for electronic form images based on the Semantic Segmentation Model using PSPNet. We show that the proposed method can detect various tampering techniques in tiny areas with high accuracy. We also discuss how to generate training data sets for each tampering method. | |||||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||||
| 収録物識別子 | AA12628327 | |||||||||||
| 書誌情報 |
研究報告コンシューマ・デバイス＆システム（CDS） 巻 2022-CDS-34, 号 6, p. 1-7, 発行日 2022-06-02 |
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| ISSN | ||||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8604 | |||||||||||
| Notice | ||||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||||
| 出版者 | ||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||
