論文の概要: A Robust Document Image Watermarking Scheme using Deep Neural Network
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.13067v1
- Date: Sat, 26 Feb 2022 05:28:52 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-03-01 16:44:26.997591
- Title: A Robust Document Image Watermarking Scheme using Deep Neural Network
- Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いたロバストな文書画像透かし方式
- Authors: Sulong Ge, Zhihua Xia, Jianwei Fei, Xingming Sun, and Jian Weng
- Abstract要約: 本稿では,ディープニューラルネットワークを用いたエンドツーエンドの文書画像透かし方式を提案する。
特に、エンコーダとデコーダは、透かしを埋め込んで抽出するように設計されている。
文字への埋め込み変更を制限するために、テキストセンシティブな損失関数が設計されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.938878993948517
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Watermarking is an important copyright protection technology which generally
embeds the identity information into the carrier imperceptibly. Then the
identity can be extracted to prove the copyright from the watermarked carrier
even after suffering various attacks. Most of the existing watermarking
technologies take the nature images as carriers. Different from the natural
images, document images are not so rich in color and texture, and thus have
less redundant information to carry watermarks. This paper proposes an
end-to-end document image watermarking scheme using the deep neural network.
Specifically, an encoder and a decoder are designed to embed and extract the
watermark. A noise layer is added to simulate the various attacks that could be
encountered in reality, such as the Cropout, Dropout, Gaussian blur, Gaussian
noise, Resize, and JPEG Compression. A text-sensitive loss function is designed
to limit the embedding modification on characters. An embedding strength
adjustment strategy is proposed to improve the quality of watermarked image
with little loss of extraction accuracy. Experimental results show that the
proposed document image watermarking technology outperforms three
state-of-the-arts in terms of the robustness and image quality.
- Abstract（参考訳）: ウォーターマーキングは重要な著作権保護技術であり、一般にキャリアに識別情報を埋め込む。
すると、様々な攻撃に遭った後でも、同一性を抽出して、透かし付きキャリアから著作権を証明することができる。
既存の透かし技術のほとんどは、自然画像をキャリアとして捉えている。
自然画像と異なり、文書画像は色やテクスチャに富んでおらず、透かしを運ぶための冗長な情報が少ない。
本稿では,ディープニューラルネットワークを用いたエンドツーエンドの文書画像透かし方式を提案する。
特に、エンコーダとデコーダは、透かしを埋め込んで抽出するように設計されている。
Cropout, Dropout, Gaussian blur, Gaussian noise, Resize, JPEG Compressionなど,現実に遭遇する可能性のあるさまざまな攻撃をシミュレートするためにノイズ層が追加されている。
テキスト感度損失関数は文字への埋め込み変更を制限するように設計されている。
抽出精度を損なうことなく透かし画像の品質を向上させるため, 埋め込み強度調整戦略を提案する。
実験結果から,提案した文書画像透かし技術は,堅牢性と画質の点で3つの最先端技術を上回っていることがわかった。
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