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Enregistrement W2957341760 · doi:10.18280/ts.360114

Frequency Domain Steganography with Reversible Texture Combination

2019· article· en· W2957341760 sur OpenAlexvenueno aff
Thulasi Bikku, Radhika Paturi

Notice bibliographique

RevueTraitement du signal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Steganography and Watermarking Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteganographyTexture (cosmology)Computer scienceArtificial intelligenceFrequency domainPattern recognition (psychology)Domain (mathematical analysis)Speech recognitionMathematicsComputer visionEmbeddingImage (mathematics)Mathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Texture Combination is a process of re-sampling a smaller texture image to synthesize a new texture with similar appearance. This texture combination is weaved with Steganography to conceal secret text messages. In this paper, a novel texture combination based Steganographic method in frequency domain is proposed to hide and send secret messages. In contrast to the existing techniques, this method generates a Stego synthetic texture of arbitrary size rather than embedding in the original image. This method offers an embedding capacity that is proportional to the size of the Stego synthetic texture. Moreover its reversible capability allows recovering secret messages and the source texture. The texture combination is performed in frequency domain making use of Discrete Cosine Transform (DCT) which makes it almost impossible for a Steganalytic algorithm to defeat this approach. Experimental results verify that the proposed method provides various embedding capacities, produces visually good texture images and recover secret messages.

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: Théorique ou conceptuel · Signal consensuel: Théorique ou conceptuel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,684
Score d'incertitude au seuil0,620

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeThéorique ou conceptuel
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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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