ブロックサイズの違いがDCT係数の頻度分布を利用したJPEG画像圧縮履歴解析に与える影響

摘要

ディジタルカメラで撮影された画像は通常,保存時にJPEG圧縮が行われている.一方,改ざhされた画像は改ざh後に再度JPEG圧縮が行われるため合計2回以上の圧縮が行われる.この違いに注目して2重圧縮によって現れる特徴を抽出し,画像の改ざhを検知する方法が研究されている.その特徴は1回目と2回目の圧縮時に使用する量子化テーブルの違いによって,DCT係数値に歪みとして現れる.従来研究では歪みの検出に適した周波数のペアを複数選択し,各ペアのDCT係数値ごとにヒストグラムを特徴成分として抽出していた.複数のヒストグラムを入力として畳み込みニューラルネットワーク(CNN)に学習させていたが,対象となる画像は比較的大きく分割したブロック単位であった.本研究ではブロックサイズを小さくすることで生じる検知精度の劣化を解析する.改ざh箇所を特定するためには可能な限り小さいブロックサイズにおける分類が有効であるため,精度の低下を抑えつつ小さなブロックサイズで検知できるようにCNNモデルにおいて調整すべき項目とその適切なパラメータ値を確認する.