MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2063709875 · doi:10.1145/641007.641085

Digital image watermarking for joint ownership

2002· article· en· W2063709875 sur OpenAlexaff
Huiping Guo, Nicolas D. Georganas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Steganography and Watermarking Techniques
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDigital watermarkingComputer scienceWatermarkRobustness (evolution)InvisibilityWaveletArtificial intelligenceComputer visionImage (mathematics)CryptographyGaussianTheoretical computer scienceDigital imageAlgorithmImage processing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Though many image watermarking schemes have been proposed, none of them can resolve the problem of joint ownership. This paper proposes two novel algorithms that make use of a secret sharing scheme in cryptography to address this problem. The first one applies Shamir's (2, 2) threshold scheme to the watermarking algorithm. A watermark, which is a gaussian distributed random vector determined by two keys, is embedded to selected coefficients in all middle bands in the wavelet domain of an image, so that only when the two keys are put together can the ownership be verified. The second algorithm is a modification of the first one. Three random watermarks are embedded to middle bands in the wavelet domain of an image. For the watermark detection, two thresholds are set, so the watermark detector can verify partial ownership as well as full ownership. Experimental results show that both algorithms have the desired properties such as invisibility, reliable detection and robustness against a wide range of imaging processing operations.

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)0,000
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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,877
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,203 · 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'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations27
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetAdvanced Steganography and Watermarking TechniquesTravaux en français237 207