Lumen Loading : The effects of beating process on tensile index
Notice bibliographique
Résumé
Recently, access to multimedia data has become much easier due to rapid growth of the internet. Everyone could access these data, and use them for personal or commercial purposes, for these reason copyright problems appeared. Digital watermarking techniques are used to protect the copyrights of multimedia data by embedding secret information in the host media, for example, embedding in images, audios or videos. Many watermarking techniques have been proposed in the literature to solve the copyright violation problems, but most of these techniques failed to satisfy both imperceptibility and robustness requirements. In this thesis, color image watermarking technique is proposed. The proposed technique involves three main stages, which are, pre-processing, embedding, and extraction. In the pre-processing stage, a host image is converted from RGB to YCbCr color space to preserve imperceptibility and robustness, then, Cb component is extracted and partitioned into four quadrants. Finally, canny edges detection algorithm is applied on all quadrants to choose the best quadrant which contains the highest number of edges. Subsequently, in the embedding stage, DCT is applied on the selected quadrant to produce four DCT sub-bands namely LL, HL, LH, and HH. A watermark is embedded in the LL sub-band to obtain a maximum level of robustness. In the extracting stage, DCT is used again to decompose the selected quadrant of watermarked image, and finally the watermark image is extracted. To prove the efficiency of proposed technique, five types of attacks is applied on watermarked image namely, Gaussian noise, Salt & Pepper Noise, Poisson, Speckle and Cropping. The experiments results have shown that the proposed technique successfully withstood against all the mentioned attacks, and at the same time preserved the watermarked image quality
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».