A Robust Algorithm for Digital Image Copyright Protection and Tampering Detection: Employing DWT, DCT, and Blowfish Techniques
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
With the rapid proliferation of digital images on the internet, the task of preserving image ownership and ensuring the detection of unauthorized alterations has become increasingly challenging.This study introduces a robust algorithm, leveraging Discrete Wavelet Transform (DWT), Discrete Cosine Transform (DCT), and Blowfish encryption techniques, designed to maintain copyright integrity and detect image tampering.The proposed algorithm operates on a given RGB host image, first isolating it into its constituent red, green, and blue components.For the purpose of copyright protection, the algorithm applies DWT and DCT to the green component, embedding a watermark logo within it.The blue component is subjected to Blowfish encryption, generating a ciphered blue component that aids in tampering detection.Subsequently, the least significant bits of this ciphered blue component are interchanged with those of the host image's red component, producing a novel red component.This process results in the creation of a watermarked green component, an original blue component, and a newly formed red component.These are then amalgamated to produce the final watermarked image.The proposed method is evaluated using five standard images, with simulation results demonstrating its resilience to various attacks.Importantly, the algorithm exhibits a capacity to detect any unauthorized modifications up to a granularity of 2×2 pixels.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| 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 découle