深層ニューラルネットワークを用いたスクリーン・ショット・レジリエント文書画像電子透かし方式【JST・京大機械翻訳】

Ge Sulong; Xia Zhihua; Tong Yao; Weng Jian; Liu Jianan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219531997227 整理番号：22P0301848

深層ニューラルネットワークを用いたスクリーン・ショット・レジリエント文書画像電子透かし方式【JST・京大機械翻訳】

A Screen-Shooting Resilient Document Image Watermarking Scheme using Deep Neural Network

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発行年： 2022年03月10日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年03月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

スクリーン読取時代の出現により,スクリーン上に表示された秘密文書は,任意のトレースを残すことなく,カメラによって容易に捉えられる。したがって,本論文は,深いニューラルネットワークを用いた文書画像のための新規なスクリーン-シュートレジリエント電子透かし方式を提案した。このスキームを適用することにより,透かし画像がスクリーン上に表示され,カメラで捕捉されたとき,電子透かしは捕捉された写真からまだ抽出される。特に,著者らの方式は,電子透かしを埋め込むための符号器と電子透かしを抽出するために復号器を有するエンドツーエンドニューラルネットワークである。訓練プロセスの間,符号器と復号器の間の歪み層を加えて,カメラ歪み,射撃歪,光源歪みのような実際の場面におけるスクリーン-シュート過程によって導入された歪みをシミュレーションした。そのうえ,埋込み強度調整戦略を設計して,抽出精度の損失がほとんどない電子透かし画像の視覚品質を改善した。実験結果は,この方式が他の3つの最近の最先端技術より高いロバスト性と視覚品質を有することを示した。特に,射撃距離と角度が極端な場合でさえ,著者らの方式は高い抽出精度を得ることができる。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , データ保護

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