Watermarking Qr Code Application On Birth Certificates Using The Discrete Cosine Transform (Dct) Method
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Dokumen penting seperti kartu keluarga sering menjadi bahan pemalsuan. Maka dari itu kita harus mampu menjaga kerahasiaannya. Permasalahan ini bisa diatasi dengan metode watermarking. diambil oleh mesin dengan bentuk pendekatan berdasarkan sampling Watermarking adalah teknik yang dapat digunakan untuk menyisipkan informasi ke suatu citra. Citra digital merupakan representatif dari citra yang dan kuantisasi. Citra yang digunakan yaitu QR Code. Qr Code merupakan bentuk evolusi kode batang dari satu dimensi menjadi dua dimensi. Penelitian ini menggunakan Algoritma Discrete Cosine Transform (DCT). Algoritma DTC menjalankan konversi dari bentuk spasial dengan tujuan untuk memisahkan gambar pada sub bagian dengan ftingkatan rekuensi berbeda-beda. Penerapan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dalam proses watermarking QR Code pada akta kelahiran telah berhasil memberikan kontribusi yang signifikan terhadap keamanan dan otentikasi dokumen tersebut. Dalam keseluruhan penerapan ini, DCT telah terbukti sebagai alat yang efektif dalam menyematkan informasi tambahan ke dalam gambar akta kelahiran tanpa mengorbankan integritas informasi utama. Namun, perlu diperhatikan bahwa penggunaan DCT juga dapat mempengaruhi kualitas visual gambar. Dengan demikian, penyesuaian parameter diperlukan untuk mencapai keseimbangan yang tepat antara keamanan dan estetika visual
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.
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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 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 découle