WH-SVD-Cb: A Robust Blind Watermarking Scheme Using Wavelet Transform and Hessenberg SVD with Arnold Chaotic Map in the Cb Channel
Notice bibliographique
Résumé
With the significant growth of malicious attacks, safeguarding personal data has become a critical and pressing concern.Images transmitted over unsecured networks are particularly vulnerable to tampering and unauthorized distribution.To address these challenges, networks must be fortified with robust strategies capable of preventing new attacks.These strategies should prioritize enhanced performance while maintaining content fidelity.The article presents a blind approach for color image watermarking that leverages the YCbCr color space's key properties.Both the image and the watermark were converted from RGB to YCbCr.Afterward, the watermark is encrypted using the Arnold Chaotic Map (ACM) to strengthen privacy and embedded into the Cb component using the WH-SVD-Cb watermarking schema.Image authenticity is validated through blind watermark extraction.The method's robustness and imperceptibility are analyzed through empirical evaluations.The findings indicate that embedding of watermark in the Cb component achieves notable robustness with NC values closing 1 and imperceptibility exceeding 52 dB, all within a processing time of 0.224 seconds.A demonstration code for the proposed watermarking scheme is available: https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/177859-
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».