Notice bibliographique
Résumé
Most current watermarking methods offer low and fixed capacity, which means they can only embed small-size watermarks into images. Additionally, they are typically robust to only a small subset of the known image transformations (aka distortions) that occur during the processing, transmission, and storage of images. These shortcomings limit their adoption in many practical multimedia applications. We propose FlexMark, a robust and adaptive watermarking method for images, which achieves a better capacity-robustness trade-off than current methods and can easily be used for different applications. FlexMark categorizes and models the fundamental aspects of various image transformations, enabling it to achieve high accuracy in the presence of many practical transformations. FlexMark introduces new ideas to further improve the performance, including double-embedding of the input message, employing self-attention layers to identify the most suitable regions in the image to embed the watermark bits, and utilization of a discriminator to improve the visual quality of watermarked images. In addition, FlexMark offers a parameter, α, to enable users to control the trade-off between robustness and capacity to meet the requirements of different applications. We implement FlexMark and assess its performance using datasets commonly used in this domain. Our results show that FlexMark is robust against a wide range of image transformations, including ones that were never seen during its training, which shows its generality and practicality. Our results also show that FlexMark substantially outperforms the closest methods in the literature in terms of capacity and robustness.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,053 | 0,036 |
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 ».