Spatio-Temporal Just Noticeable Distortion Model Guided Video Watermarking
Notice bibliographique
Résumé
Perceptual Watermarking should take full advantage of the results from human visual system (HVS) studies. Just noticeable distortion (JND), which refers to the maximum distortion that the HVS does not perceive, gives a way to model the HVS accurately. An effective Spatio-Temporal JND model guided video watermarking scheme in DCT domain is proposed in this paper. The watermarking scheme is based on the design of an additional accurate JND visual model which incorporates spatial Contrast Sensitivity Function (CSF), temporal modulation factor, retinal velocity, luminance adaptation and contrast masking. The proposed watermarking scheme, where the JND model is fully used to determine scene-adaptive upper bounds on watermark insertion, allows providing the maximum strength transparent watermark. Experimental results confirm the improved performance of the Spatio-Temporal JND model. The authors’ Spatio-Temporal JND model is capable of yielding higher injected-watermark energy without introducing noticeable distortion to the original video sequences and outperforms the relevant existing visual models. Simulation results show that the proposed Spatio-Temporal JND model guided video watermarking scheme is more robust than other algorithms based on the relevant existing perceptual models while retaining the watermark transparency.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».