論文の概要: Robust Data Hiding Using Inverse Gradient Attention

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.10850v4
• Date: Sun, 5 Sep 2021 13:06:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-22 23:33:28.216508
• Title: Robust Data Hiding Using Inverse Gradient Attention
• Title（参考訳）: 逆勾配注意を用いたロバストデータハイディング
• Authors: Honglei Zhang, Hu Wang, Yuanzhouhan Cao, Chunhua Shen, Yidong Li
• Abstract要約: データ隠蔽タスクでは、異なる耐久性を有するため、カバー画像の各ピクセルを別々に扱う必要がある。 Inverse Gradient Attention (IGA) を用いた新しい深層データ隠蔽方式を提案する。 実証的な実験により、提案モデルが2つの先行するデータセット上で最先端の手法より優れていることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 82.73143630466629
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data hiding is the procedure of encoding desired information into the cover image to resist potential noises while ensuring the embedded image has few perceptual perturbations from the original one. Recently, with the tremendous successes gained by deep neural networks in various fields, the researches of data hiding with deep learning models have attracted an increasing number of attentions. In the data hiding task, each pixel of cover images should be treated differently since they have divergent tolerabilities. The neglect of considering the sensitivity of each pixel will inevitably affect the model robustness for information hiding. Targeting this problem, we propose a novel deep data hiding scheme with Inverse Gradient Attention (IGA), combing the ideas of adversarial learning and attention mechanism to endow different sensitivities for different pixels. With the proposed component, the model can spotlight pixels with more robustness for data hiding. Empirically, extensive experiments show that the proposed model outperforms the state-of-the-art methods on two prevalent datasets under multiple evaluations. Besides, we further identify and discuss the connections between the proposed inverse gradient attention and high-frequency regions within images.
• Abstract（参考訳）: データ隠蔽は、必要な情報をカバー画像に符号化して潜在的なノイズに抵抗し、埋め込み画像が元のものとの知覚的摂動が少なくないことを保証する手順である。 近年,深層ニューラルネットワークが様々な分野において大きな成功を収めている中,ディープラーニングモデルを用いたデータ隠蔽の研究が注目されている。 データ隠蔽タスクでは、異なる許容性を持つため、カバー画像の各画素を別々に扱う必要がある。 各画素の感度を考慮することの無視は、情報隠蔽のモデルロバスト性に必然的に影響を及ぼす。 そこで本研究では, 逆勾配注意(逆勾配注意, 逆勾配注意, 逆勾配注意, 逆勾配注意)を用いた新しい深層データ隠蔽手法を提案する。 提案したコンポーネントでは、データ隠蔽のためにより堅牢なピクセルをスポットライトすることができる。 実験の結果,提案手法は,複数の評価条件において2つのデータセットの最先端手法よりも優れていることがわかった。 さらに,提案する逆勾配注意と画像内の高周波領域との関係についても検討した。

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