Notice bibliographique
Résumé
This dissertation focuses on digital multimedia content protection from the copyright point of view. Several approaches aiming to resolve the challenge to some extent in the emerging area of multimedia protection were proposed and studied. This study proposes an approach to secure the authorized media sharing in Peer-to-Peer (P2P) networks. The P2P networks was initially designed for bandwidth saving, but its file sharing property was later on put to use for pirate. This situation has not been improved effectively until now. The approach aims to embed an unique-mark (fingerprint) into each authorized copy in the P2P networks so that it can be used to track the pirate initiator. This study also proposes another scheme for protecting the ownership of digital media files that have been circulated without copyright mark embedded. To protect this type of files, the ownership of each file needs to be stored associated with its meta-data (such as the ownership, title and artist) and can be identified correctly later on. Since the size and the number of the media files to be stored are extremely large, the mini versions (fingerprints) of the files become necessary to be derived. The common criteria of designing these two approaches are to ensure the fingerprint is compact, robust, discriminative, and ease of computation. To well balance the criteria, the sparse decomposition techniques play a very important role. The results of the tests under various distortions show the proposed fingerprinting schemes are very promising for real applications.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».