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Enregistrement W2007299613 · doi:10.1117/12.526714

Analysis and design of authentication watermarking

2004· article· en· W2007299613 sur OpenAlexaff
Chuhong Fei, Deepa Kundur, R.H. Kwong

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPIE, the International Society for Optical Engineering/Proceedings of SPIE · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Steganography and Watermarking Techniques
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer scienceDigital watermarkingAuthentication (law)Computer securityComputer visionImage (mathematics)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper focuses on the use of nested lattice codes for effective analysis and design of semi-fragile watermarking schemes for content authentication applications. We provide a design framework for digital watermarking which is semi-fragile to any form of acceptable distortions, random or deterministic, such that both objectives of robustness and fragility can be effectively controlled and achieved. Robustness and fragility are characterized as two types of authentication errors. The encoder and decoder structures of semi-fragile schemes are derived and implemented using nested lattice codes to minimize these two types of errors. We then extend the framework to allow the legitimate and illegitimate distortions to be modelled as random noise. In addition, we investigate semi-fragile signature generation methods such that the signature is invariant to watermark embedding and legitimate distortion. A new approach, called MSB signature generation, is proposed which is shown to be more secure than the traditional dual subspace approach. Simulations of semi-fragile systems on real images are provided to demonstrate the effectiveness of nested lattice codes in achieving design objectives.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,509
Score d'incertitude au seuil0,671

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,218 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2004
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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