論文の概要: Docmarking: Real-Time Screen-Cam Robust Document Image Watermarking

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.12682v1
• Date: Tue, 25 Apr 2023 09:32:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-26 21:11:59.892529
• Title: Docmarking: Real-Time Screen-Cam Robust Document Image Watermarking
• Title（参考訳）: ドキュメンテーション:リアルタイムスクリーンカメラのロバストなドキュメンテーション
• Authors: Aleksey Yakushev, Yury Markin, Dmitry Obydenkov, Alexander Frolov, Stas Fomin, Manuk Akopyan, Alexander Kozachok, Arthur Gaynov
• Abstract要約: 提案されたアプローチは、そもそもリークを防ぐのではなく、リークのソースを決定することを目的としている。 メソッドは、透かしを半透明画像と識別するユニークな透かしをスクリーンに印加することで機能する。 透かし画像は静止しており、常に画面上に留まっているので、撮影したすべての写真に透かしが表示される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 97.77394585669562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper focuses on investigation of confidential documents leaks in the form of screen photographs. Proposed approach does not try to prevent leak in the first place but rather aims to determine source of the leak. Method works by applying on the screen a unique identifying watermark as semi-transparent image that is almost imperceptible for human eyes. Watermark image is static and stays on the screen all the time thus watermark present on every captured photograph of the screen. The key components of the approach are three neural networks. The first network generates an image with embedded message in a way that this image is almost invisible when displayed on the screen. The other two neural networks are used to retrieve embedded message with high accuracy. Developed method was comprehensively tested on different screen and cameras. Test results showed high efficiency of the proposed approach.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スクリーン写真の形での機密文書漏洩の調査に焦点をあてる。 提案されたアプローチは、そもそもリークを防ぐのではなく、リークのソースを決定することを目的としている。 方法は、スクリーンに透かしを半透明の画像と識別することで、人間の目にはほとんど認識できない。 ウォーターマーク画像は静止状態であり、常にスクリーン上に残されているため、スクリーンの撮影された写真ごとにウォーターマークが存在する。 このアプローチの重要なコンポーネントは3つのニューラルネットワークである。 第1のネットワークは、この画像が画面上に表示されるとほとんど見えないように、埋め込みメッセージ付き画像を生成する。 他の2つのニューラルネットワークは、組み込みメッセージを高精度に取得するために使用される。 開発手法は異なるスクリーンとカメラで総合的にテストされた。 実験の結果,提案手法は高い効率を示した。

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