Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar
AI InsightÖnerilen şemanın farklı matris ayrışımı ve sinyal işleme dönüşümlerinin kullanıldığı alternatif damgalama şemalarına yön vereceği tahmin edilmektedir.
📌 3 Maddede Bu Makale
Özet
Telif hakkı koruma, kimlik doğrulama, parmak izi, içerik etiketleme gibi alanlarda kullanılan damgalama tekniklerinde genel olarak sinyal işleme dönüşümleri ve matematiksel teknikler kullanılır. Bu araştırmada çoğu damgalama tekniğinde tercih edilen Tekil Değer Ayrışımı (TDA) yerine, boyut indirgeme tabanlı Kesik-TDA tekniği kullanılmıştır. Önerilen bu teknik Ayrık Dalgacık Dönüşümü (ADD) ile birlikte kullanılmıştır. Temel TDA-ADD tabanlı yönteme göre önerilen yöntemin histogram eşitleme dışında tüm olası saldırılara karşı algılanamazlık ve dayanıklılık performanslarında ilerleme kaydettiği gözlenmiştir. Önerilen şemanın farklı matris ayrışımı ve sinyal işleme dönüşümlerinin kullanıldığı alternatif damgalama şemalarına yön vereceği tahmin edilmektedir.
Abstract
Signal processing transformations and mathematical techniques are generally used in watermarking techniques used in areas such as copyright protection, authentication, fingerprinting, content tagging. In this study, instead of the Singular Value Decomposition (SVD), which is preferred in most watermarking schemes, the dimension reduction-based truncated-SVD technique is used. This technique is combined with the Discrete Wavelet Transform. Compared to the baseline SVD-DWT-based technique, it has been observed that the proposed scheme has made progress in imperceptibility and resistance performances against all possible attacks, except histogram equalization. It is predicted that the proposed scheme will lead to alternative stamping schemes using different matrix decomposition and signal transformations.