Toward a Robust Image Watermarking Method: Exploiting Human Visual System Properties in the Spatial Domain
Notice bibliographique
Résumé
The need for secure and reliable methods to protect digital content from unauthorized manipulation has become increasingly critical.Although cryptography has been instrumental in addressing digital content security, it is not without shortcomings.In particular, symmetrical cryptographic systems exhibit significant vulnerabilities in encryption key protection, while asymmetric cryptosystems demand high computational time.Consequently, there is an urgent need to explore alternative security solutions to address these limitations.Watermarking has emerged as a promising candidate for ensuring integrity, authenticity, and digital rights protection.In this study, a novel, robust, and informed watermarking approach for color digital images in the spatial domain is proposed, leveraging Local Binary Pattern (LBP) operators for watermark generation.The embedding of the watermark is achieved in the blue channel of the Red, Green, Blue (RGB) image on its corresponding LBP image, owing to the low sensitivity of the blue color in relation to the imperceptibility of the embedded watermark.The proposed approach is evaluated against a diverse range of geometric and non-geometric attacks to demonstrate its reliability.In order to assess the performance of the proposed method in terms of imperceptibility and robustness, watermarked images are subjected to various attacks and analyzed using well-established metrics.The results obtained are highly encouraging, both in terms of the imperceptibility of the embedded watermarks and their robustness against different attack scenarios.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».