Watermarking Qr Code Application On Birth Certificates Using The Discrete Cosine Transform (Dct) Method
Notice bibliographique
Résumé
The current era's development directs us to understand data security better. Vital documents such as family cards often become subjects of forgery. Therefore, we must be capable of safeguarding the confidentiality of our data. This issue can be addressed through watermarking methods. Watermarking is a technique that can be used to embed information into an image. A digital image represents a machine-captured approximation of an image based on sampling and quantization. The image utilized here employs QR Code, which represents the evolution of one-dimensional barcodes into two-dimensional forms. This study employs the Discrete Cosine Transform (DCT) algorithm. This algorithm converts data from spatial form by segmenting images into sub-parts with varying frequencies. The application of the Discrete Cosine Transform (DCT) method in watermarking the QR Code on birth certificates has significantly contributed to the security and authentication of the document. Throughout this implementation, DCT has proven to be an effective tool for embedding additional information into birth certificate images without compromising the integrity of the main information. However, it should be noted that the use of DCT can also impact the visual quality of the image. Thus, parameter adjustments are necessary to strike the right balance between security and visual aesthetics.
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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) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,004 |
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 ».