機械学習理論
要約済み 1
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hf-papers 1日前 4新手法ADDで画像透かしが従来比7倍超高速化ADD for Multi-Bit Image Watermarking
研究チームが多ビット画像透かし手法「ADD」を発表、MS-COCOで48ビット復号精度100%を達成。 加法的埋め込みと内積復号により、既存最速手法と比べ埋め込み2倍・復号7.4倍の高速化を実現。 理論的保証と高い歪み耐性を備え、著作権保護や改ざん検知への実用展開が期待される。
解説 ADDは「Add, Dot, Decode」の略で、ミネソタ大学が提案した多ビット画像透かし手法。生成AIによる偽情報問題への対策として、画像に複数ビットのメッセージ（タイムスタンプ・IPアドレス等）を不可視に埋め込む技術。 【仕組み】埋め込みは単純な線形加算：元画像に学習済み透かしベクトルのk個の線形結合を足す。復号は透かしベクトルとの内積の符号で各ビットを判定するだけ。検出には内積の絶対値の和を統計量に使う。透かしは事前学習済み特徴抽出器を使い、画像品質・識別性・歪み耐性を同時最適化する損失関数で訓練する。 【理論的根拠】画像データが低次元部分空間に集中するという仮定のもと、学習された透かしが画像部分空間に直交し、ビット間でも互いに直交することを証明。これにより仮説検定（GLRT）から自然な検出・復号規則が導かれ、有限サンプルでの性能収束も保証される。 【実験結果】MS-COCOで48ビット透かしの復号精度100%（無歪み時）、各種歪み（JPEG圧縮・回転・ノイズ等）下でも平均99.4%を達成。既存SOTA（SSL等）の平均84.9%を大幅上回り、性能低下も最大2%に抑制（既存手法は平均14%低下）。計算速度は最速既存手法比で埋め込み2倍・復号7.4倍高速。ImageNet等への汎化性も確認済み。