On Converting Secret Sharing Scheme to Visual Secret Sharing Scheme
Notice bibliographique
Résumé
Traditional Secret Sharing (SS) schemes reconstruct secret exactly the same as the original one but involve complex computation. Visual Secret Sharing (VSS) schemes decode the secret without computation, but each share is m times as big as the original and the quality of the reconstructed secret image is reduced. Probabilistic visual secret sharing (Prob.VSS) schemes for a binary image use only one subpixel to share the secret image; however the probability of white pixels in a white area is higher than that in a black area in the reconstructed secret image. SS schemes, VSS schemes, and Prob. VSS schemes have various construction methods and advantages. This paper first presents an approach to convert (transform) a -SS scheme to a -VSS scheme for greyscale images. The generation of the shadow images (shares) is based on Boolean XOR operation. The secret image can be reconstructed directly by performing Boolean OR operation, as in most conventional VSS schemes. Its pixel expansion is significantly smaller than that of VSS schemes. The quality of the reconstructed images, measured by average contrast, is the same as VSS schemes. Then a novel matrix-concatenation approach is used to extend the greyscale -SS scheme to a more general case of greyscale -VSS scheme.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».