Digital watermarking of 3D disparity map based images for transaction tracking
Notice bibliographique
Résumé
In this thesis, the basics of disparity map and watermarking are reviewed extensively. In order to embed binary information into images, a 3D image watermarking system was proposed. This embedded information was to survive the 3D Image rendering process of Disparity maps, to help identify malicious user who would distribute the watermarked image through an unauthorized system. The proposed system adopted the concept of hidden pixel and introduced an algorithm that identifies all known hidden pixels within the image. This information is combined with the Disparity map to generate a hidden pixel disparity map (HPDM); using the information in the HPDM a decision matrix is generated. This decision matrix is used to guide the watermark embedding process to ensure that information embedded in the Left Image can survive the 3D rendering process. Using the decision matrix, the watermark detector is capable of extracting the image from either the left or right image with no effect on the overall bit rate. This achievement is due to two original additions to the detection process: (1) Reverse rendering and (2) Cyclical Redundancy check. The proposed reverse rendering process expands the decision matrix into a reduced disparity map. This reduced disparity map is used to reverse the right image into a reduced left image. The identification of the image (left or right) is achieved through the use of a CRC check, which is also capable of detecting any errors in the extracted message, thus reducing the number of misidentification. The proposed system was implemented and tested using MATLAB. The bit efficiency of the proposed system varied between 38% and 88%. This variance is caused by the complexity of the depth scene as well as the cost function used in the depth estimation process. The watermark embedding system proposed had a PSNR of 45 dB (when no mark was embedded); this value is primarily attributed to some of the quantization that occurs during the DCT transform. However, a PSNR of 33dB is attained when the watermark was added at full strength.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».