ログイン 新規登録
言語:

WEKO3

  • トップ
  • ランキング
To
lat lon distance
To

Field does not validate



インデックスリンク

インデックスツリー

メールアドレスを入力してください。

WEKO

One fine body…

WEKO

One fine body…

アイテム

  1. 研究報告
  2. インターネットと運用技術(IOT)
  3. 2024
  4. 2024-IOT-064

CNNノードのレスポンスを活用した知覚ハッシュ

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233080
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/233080
b69a4320-fc1d-40c0-9a78-f4fac8355f19
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-IOT24064060.pdf IPSJ-IOT24064060.pdf (1.7 MB)
Copyright (c) 2024 by the Institute of Electronics, Information and Communication Engineers This SIG report is only available to those in membership of the SIG.
IOT:会員:¥0, DLIB:会員:¥0
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2024-03-05
タイトル
タイトル CNNノードのレスポンスを活用した知覚ハッシュ
タイトル
言語 en
タイトル Perceptual Hashing Based on CNN Node Responses
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 SITE-D
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
神奈川大学大学院
著者所属
神奈川大学
著者所属
神奈川大学
著者所属
神奈川大学
著者所属(英)
en
Graduate School of Kanagawa University
著者所属(英)
en
Kanagawa University
著者所属(英)
en
Kanagawa University
著者所属(英)
en
Kanagawa University
著者名 菅原, 裕晴

× 菅原, 裕晴

菅原, 裕晴

Search repository
細野, 海人

× 細野, 海人

細野, 海人

Search repository
森住, 哲也

× 森住, 哲也

森住, 哲也

Search repository
木下, 宏揚

× 木下, 宏揚

木下, 宏揚

Search repository
著者名(英) Yusei, Sugawara

× Yusei, Sugawara

en Yusei, Sugawara

Search repository
Kaito, Hosono

× Kaito, Hosono

en Kaito, Hosono

Search repository
Tetsuya, Morizumi

× Tetsuya, Morizumi

en Tetsuya, Morizumi

Search repository
Hirotsugu, Kinoshita

× Hirotsugu, Kinoshita

en Hirotsugu, Kinoshita

Search repository
論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 テクノロジーが発展するにつれて,画像の無断複製などによる著作権侵害が深刻な問題となっている.この問題を解決する知覚ハッシュには,CNN の重み・バイアスを用いる手法と CNN ノードのレスポンスを活用する手法がある.本研究では,ImageNet で訓練された VGG-16 のレスポンス (中間層や全結合層・出力層) を活用し,知覚ハッシュの生成を行う.本研究では,レスポンスの選択が精度や計算コスト (ファイルサイズ,ファイルの生成時間) に与える影響を明らかにし,そのバランスが最も良いとされるレスポンスを特定する.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 As technology advances, unauthorized duplication of images has become a serious issue related to copyright infringement. To tackle this challenge, two approaches are considered: one that utilizes the weights and biases of CNN, and another that employing the responses of CNN nodes. In this study, we generate perceptual hashes using responses from various layers of VGG-16, a CNN trained on ImageNet, including intermediate, fully connected, and output layers. In this study, we clarify the effects of selecting different responses on the accuracy and computational costs, which include file size and generation time, and we pinpoint the responses that yield the most favorable balance between these aspects.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12326962
書誌情報 研究報告インターネットと運用技術(IOT)

巻 2024-IOT-64, 号 60, p. 1-8, 発行日 2024-03-05
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8787
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
戻る
0
views
See details
Views

Versions

Ver.1 2025-01-19 10:13:12.746977
Show All versions

Share

Mendeley Twitter Facebook Print Addthis

Cite as

エクスポート

OAI-PMH
  • OAI-PMH JPCOAR
  • OAI-PMH DublinCore
  • OAI-PMH DDI
Other Formats
  • JSON
  • BIBTEX

Confirm


Powered by WEKO3


Powered by WEKO3