論文の概要: Convolutional Neural Network-Based Image Watermarking using Discrete Wavelet Transform

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06179v1
• Date: Sat, 8 Oct 2022 22:54:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 16:06:28.744868
• Title: Convolutional Neural Network-Based Image Watermarking using Discrete Wavelet Transform
• Title（参考訳）: 離散ウェーブレット変換を用いた畳み込みニューラルネットワークに基づく画像透かし
• Authors: Alireza Tavakoli, Zahra Honjani and Hedieh Sajedi
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とウェーブレット変換を組み合わせた透かしネットワークを提案する。 ネットワークはホストイメージの解像度とは独立しており、あらゆる種類の透かしを受け付け、パフォーマンスを維持しながら11のCNN層しか持たない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.1779694507922835
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As the Internet becomes more popular, digital images are used and transferred more frequently. Although this phenomenon facilitates easy access to information, it also creates security concerns and violates intellectual property rights by allowing illegal use, copying, and digital content theft. Using watermarks (WMs) in digital images is one of the most common ways to maintain security. Watermarking is proving and declaring ownership of an image by adding a digital watermark to the original image. Watermarks can be either text or an image placed overtly or covertly in an image and are expected to be challenging to remove. This paper proposes a combination of convolutional neural networks (CNNs) and wavelet transforms to obtain a watermarking network for embedding and extracting watermarks. The network is independent of the host image resolution, can accept all kinds of watermarks, and has only 11 CNN layers while keeping performance. Two terms measure performance; the similarity between the extracted watermark and the original one and the similarity between the host image and the watermarked one.
• Abstract（参考訳）: インターネットが普及するにつれて、デジタル画像はより頻繁に使われ、転送される。 この現象は情報へのアクセスを容易にするが、セキュリティ上の懸念を引き起こし、違法な使用、コピー、デジタルコンテンツ盗難を許すことで知的財産権を侵害する。 デジタル画像におけるウォーターマーク(wms)の使用は、セキュリティを維持する最も一般的な方法の1つである。 透かしは、原画像にデジタル透かしを加え、画像の所有権を証明し宣言する。 透かしは、テキストか画像のいずれかで、画像に過度に、あるいは隠れて置かれるので、削除が難しいことが期待できる。 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とウェーブレット変換を組み合わせて,透かしを埋め込み抽出するための透かしネットワークを提案する。 ネットワークはホストイメージの解像度とは独立しており、あらゆる種類の透かしを受け付け、パフォーマンスを維持しながら11のCNN層しか持たない。 2つの用語は、抽出された透かしと元の透かしの類似度と、ホスト画像と透かしの類似度を測る。

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