論文の概要: A Screen-Shooting Resilient Document Image Watermarking Scheme using Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.05198v1
• Date: Thu, 10 Mar 2022 07:19:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-11 23:38:00.217618
• Title: A Screen-Shooting Resilient 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スクリーン撮影耐性文書画像透かし方式
• Authors: Sulong Ge, Zhihua Xia, Yao Tong, Jian Weng, and Jianan Liu
• 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文書画像のスクリーン・シューティング・レジリエントな透かし方式を提案する。 具体的には、透かしを埋め込むエンコーダと、透かしを抽出するデコーダを備えたエンドツーエンドのニューラルネットワークである。 埋め込み強度調整戦略は、抽出精度を損なうことなく透かし画像の視覚的品質を向上させるように設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.662095297079911
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: With the advent of the screen-reading era, the confidential documents displayed on the screen can be easily captured by a camera without leaving any traces. Thus, this paper proposes a novel screen-shooting resilient watermarking scheme for document image using deep neural network. By applying this scheme, when the watermarked image is displayed on the screen and captured by a camera, the watermark can be still extracted from the captured photographs. Specifically, our scheme is an end-to-end neural network with an encoder to embed watermark and a decoder to extract watermark. During the training process, a distortion layer between encoder and decoder is added to simulate the distortions introduced by screen-shooting process in real scenes, such as camera distortion, shooting distortion, light source distortion. Besides, an embedding strength adjustment strategy is designed to improve the visual quality of the watermarked image with little loss of extraction accuracy. The experimental results show that the scheme has higher robustness and visual quality than other three recent state-of-the-arts. Specially, even if the shooting distances and angles are in extreme, our scheme can also obtain high extraction accuracy.
• Abstract（参考訳）: 画面読影時代の到来により、画面に表示される機密文書は、痕跡を残すことなく、容易にカメラによってキャプチャできる。 そこで本研究では,ディープニューラルネットワークを用いた文書画像のための新しいスクリーンシューティングレジリエントな透かし方式を提案する。 この方式を適用すれば、スクリーン上に透かし画像を表示してカメラで撮影した場合も、撮影された写真から透かしを抽出することができる。 具体的には、透かしを埋め込むエンコーダと、透かしを抽出するデコーダを備えたエンドツーエンドニューラルネットワークである。 トレーニングプロセス中に、エンコーダとデコーダの間の歪み層を追加して、カメラ歪み、撮影歪み、光源歪みなどの実シーンでスクリーン撮影処理によって生じる歪みをシミュレートする。 また,透かし画像の視覚的品質を,抽出精度を損なうことなく向上させるため,埋め込み強度調整戦略を設計した。 実験の結果、このスキームは他の3つの最新技術よりも堅牢性と視覚品質が高いことがわかった。 特に,射程距離や角度が極端である場合でも,高い抽出精度を得ることができる。

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