Motion-Frames Based Video Watermarking Scheme for Copyright Protection Using Guided Filtering in Wavelet Domain
Notice bibliographique
Résumé
Due to the dawn of elevated bandwidth of the internet, there exists an explosion of multimedia data exchange that makes our everyday life extremely easier.With this ease, several security issues also arise named as ownership identification, copyright protection, and illegal access to digital content.This research article proposes a prevailing technique under the scope of video watermarking based on the wavelet transform domain method with the inclusion of an explicit frame filter known as a guided filter for protecting the copyrights.The guided filter is the product of a linear model and considers the resultant image to generate the ultimate filtered output.This filter is significantly accepted for its edgepreservation and detail enhancement characteristics.Thus, the inclusion of a guided filter with the watermarking technique can efficiently confiscate the video frame noise and expresses the descriptive facets of the video object resulting in an enhanced version of the watermarked video frame.Furthermore, the said filter is considered the fastest edgepreserving filter as it exhibits a fast and fairly accurate time algorithm, in spite of the other supportive attributes like the intensity and size of the kernels.Therefore, the outcome of the investigation shows that the video watermarking approach involving wavelet transform embedded with guided filter on motion-frames of the video object is proficient and effective in a range of video watermarking application areas, including copyright protection, ownership identification, video authentication, etc.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».