論文の概要: An Automated and Robust Image Watermarking Scheme Based on Deep Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.02460v1
• Date: Sun, 5 Jul 2020 22:23:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-13 08:46:19.569489
• Title: An Automated and Robust Image Watermarking Scheme Based on Deep Neural Networks
• Title（参考訳）: 深層ニューラルネットワークを用いた画像透かしの自動化とロバスト化
• Authors: Xin Zhong, Pei-Chi Huang, Spyridon Mastorakis, Frank Y. Shih
• Abstract要約: ディープラーニングニューラルネットワークに基づく頑健で盲目な画像透かし方式を提案する。 提案手法の堅牢性は、攻撃の事前の知識や敵の例を必要とせずに達成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.765045867163648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital image watermarking is the process of embedding and extracting a watermark covertly on a cover-image. To dynamically adapt image watermarking algorithms, deep learning-based image watermarking schemes have attracted increased attention during recent years. However, existing deep learning-based watermarking methods neither fully apply the fitting ability to learn and automate the embedding and extracting algorithms, nor achieve the properties of robustness and blindness simultaneously. In this paper, a robust and blind image watermarking scheme based on deep learning neural networks is proposed. To minimize the requirement of domain knowledge, the fitting ability of deep neural networks is exploited to learn and generalize an automated image watermarking algorithm. A deep learning architecture is specially designed for image watermarking tasks, which will be trained in an unsupervised manner to avoid human intervention and annotation. To facilitate flexible applications, the robustness of the proposed scheme is achieved without requiring any prior knowledge or adversarial examples of possible attacks. A challenging case of watermark extraction from phone camera-captured images demonstrates the robustness and practicality of the proposal. The experiments, evaluation, and application cases confirm the superiority of the proposed scheme.
• Abstract（参考訳）: デジタル画像透かし(Digital image watermarking)は、透かしを隠蔽画像に埋め込んで抽出する手法である。 近年,画像透かしアルゴリズムを動的に適用するために,深層学習に基づく画像透かし方式が注目されている。 しかし,既存の深層学習に基づく透かし手法は,組込み・抽出アルゴリズムの学習・自動化や,頑健さと盲点の両面を同時に実現するための適合性を十分に適用していない。 本稿では,ディープラーニングニューラルネットワークに基づく頑健で盲目な画像透かし手法を提案する。 ドメイン知識の必要を最小化するために、ディープニューラルネットワークの適合能力を利用して、自動画像透かしアルゴリズムを学習し、一般化する。 ディープラーニングアーキテクチャは、人間の介入やアノテーションを避けるために教師なしの方法で訓練されるイメージ透かしタスクのために特別に設計されている。 フレキシブルなアプリケーションを容易にするために,提案手法の堅牢性は,事前の知識や攻撃例を必要とせずに実現される。 携帯電話カメラによる画像からの透かし抽出の難解な事例は,提案の頑健さと実用性を示す。 実験,評価,適用例により提案方式の優位性が確認された。

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