Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Learning-based Text-in-Image Watermarking

論文の概要: Deep Learning-based Text-in-Image Watermarking

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13134v1
Date: Fri, 19 Apr 2024 18:52:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-23 20:18:24.709784
Title: Deep Learning-based Text-in-Image Watermarking
Title（参考訳）: 深層学習に基づくテキスト・イン・イメージ・ウォーターマーキング
Authors: Bishwa Karki, Chun-Hua Tsai, Pei-Chi Huang, Xin Zhong,
Abstract要約: テキスト・イン・イメージ・透かしに対する新しい深層学習手法を提案する。データセキュリティと整合性を高めるため,画像内にテキスト情報を埋め込んで抽出する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.938567115890841
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we introduce a novel deep learning-based approach to text-in-image watermarking, a method that embeds and extracts textual information within images to enhance data security and integrity. Leveraging the capabilities of deep learning, specifically through the use of Transformer-based architectures for text processing and Vision Transformers for image feature extraction, our method sets new benchmarks in the domain. The proposed method represents the first application of deep learning in text-in-image watermarking that improves adaptivity, allowing the model to intelligently adjust to specific image characteristics and emerging threats. Through testing and evaluation, our method has demonstrated superior robustness compared to traditional watermarking techniques, achieving enhanced imperceptibility that ensures the watermark remains undetectable across various image contents.
Abstract（参考訳）: 本研究では,画像内にテキスト情報を埋め込んで抽出し,データのセキュリティと整合性を高める手法である,テキスト・イン・イメージ・ウォーターマーキング(text-in-image watermarking)の新たな深層学習手法を提案する。ディープラーニングの能力を活用し、特にテキスト処理にTransformerベースのアーキテクチャ、画像特徴抽出にVision Transformerを用いることで、新しいベンチマークをドメイン内に設定する。提案手法は,適応性を向上させるテキスト・イン・イメージ・ウォーターマーキングにおける深層学習の最初の応用である。本手法は, 従来の透かし技術に比べ, 透かしが検出不能であることを保証するため, 従来の透かし技術と比較して, 優れた頑健性を示した。

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