An IPVO-based reversible data hiding scheme using floating predictors
Notice bibliographique
Résumé
This work optimizes an improved high-fidelity reversible data hiding scheme of Peng et al. which is based on improved pixel-value-ordering (IPVO) and prediction-error expansion. In Peng et al.'s method, the difference between the maximum and second largest value (or, the minimum and second smallest value) of a block is defined considering the pixel locations of maximum and second the largest value (or, the pixel locations of minimum and second the smallest value). When the difference between the maximum and second largest value (or, the minimum and second smallest value) of a block is equal to 0 or 1, the block can be exploited to embed data. Otherwise, the block should be shifted or remain unchanged. However, different prediction-error used to embed information can lead to different histogram modification and different pixel shift rate, to further reduces the change in the carrier image. In this work, we list all the different prediction-error, which are used as the selection object for the embedded error when hiding information. As a prerequisite of meeting the demand of the embedding capacity, some appropriate prediction-errors are selected for embedding to reduce the number of the pixel shifted in the marked image as small as possible. An IPVO-based reversible data hiding scheme with floating predictor is also extended. Experimental results show that the proposed scheme yields a superior performance than the state-of-the-art works, under the condition of same embedding capacity, especially for relatively rough images.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».