Watermarking Qr Code Application On Birth Certificates Using The Discrete Cosine Transform (Dct) Method
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Dokumen penting seperti kartu keluarga sering menjadi bahan pemalsuan. Maka dari itu kita harus mampu menjaga kerahasiaannya. Permasalahan ini bisa diatasi dengan metode watermarking. diambil oleh mesin dengan bentuk pendekatan berdasarkan sampling Watermarking adalah teknik yang dapat digunakan untuk menyisipkan informasi ke suatu citra. Citra digital merupakan representatif dari citra yang dan kuantisasi. Citra yang digunakan yaitu QR Code. Qr Code merupakan bentuk evolusi kode batang dari satu dimensi menjadi dua dimensi. Penelitian ini menggunakan Algoritma Discrete Cosine Transform (DCT). Algoritma DTC menjalankan konversi dari bentuk spasial dengan tujuan untuk memisahkan gambar pada sub bagian dengan ftingkatan rekuensi berbeda-beda. Penerapan metode Discrete Cosine Transform (DCT) dalam proses watermarking QR Code pada akta kelahiran telah berhasil memberikan kontribusi yang signifikan terhadap keamanan dan otentikasi dokumen tersebut. Dalam keseluruhan penerapan ini, DCT telah terbukti sebagai alat yang efektif dalam menyematkan informasi tambahan ke dalam gambar akta kelahiran tanpa mengorbankan integritas informasi utama. Namun, perlu diperhatikan bahwa penggunaan DCT juga dapat mempengaruhi kualitas visual gambar. Dengan demikian, penyesuaian parameter diperlukan untuk mencapai keseimbangan yang tepat antara keamanan dan estetika visual
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.002 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it