論文の概要: Picking watermarks from noise (PWFN): an improved robust watermarking model against intensive distortions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.05170v2
• Date: Fri, 17 May 2024 15:08:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-20 17:52:48.502989
• Title: Picking watermarks from noise (PWFN): an improved robust watermarking model against intensive distortions
• Title（参考訳）: 雑音からの透かし(PWFN):集中歪みに対する頑健な透かしモデルの改良
• Authors: Sijing Xie, Chengxin Zhao, Nan Sun, Wei Li, Hefei Ling,
• Abstract要約: 本稿では,ノイズ層とデコーダとの間にデノイズモジュールを導入する。 このモジュールは、ノイズを低減し、歪みによって失われた情報のいくつかを回復することを目的としている。 実験結果から,提案手法は既存モデルに匹敵し,ノイズ強度の異なる最先端技術よりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.015939257511018
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Digital watermarking is the process of embedding secret information by altering images in an undetectable way to the human eye. To increase the robustness of the model, many deep learning-based watermarking methods use the encoder-noise-decoder architecture by adding different noises to the noise layer. The decoder then extracts the watermarked information from the distorted image. However, this method can only resist weak noise attacks. To improve the robustness of the decoder against stronger noise, this paper proposes to introduce a denoise module between the noise layer and the decoder. The module aims to reduce noise and recover some of the information lost caused by distortion. Additionally, the paper introduces the SE module to fuse the watermarking information pixel-wise and channel dimensions-wise, improving the encoder's efficiency. Experimental results show that our proposed method is comparable to existing models and outperforms state-of-the-art under different noise intensities. In addition, ablation experiments show the superiority of our proposed module.
• Abstract（参考訳）: デジタル透かし(Digital watermarking)は、人間の目には検出不可能な方法で画像を変更することによって秘密情報を埋め込む方法である。 モデルの堅牢性を高めるため、多くのディープラーニングベースの透かし手法では、ノイズ層に異なるノイズを加えることでエンコーダ-ノイズデコーダアーキテクチャを使用する。 そして、デコーダは歪んだ画像から透かし情報を抽出する。 しかし、この手法は弱いノイズアタックにしか耐えられない。 より強い雑音に対するデコーダのロバスト性を改善するために,ノイズ層とデコーダとの間にデノーズモジュールを導入することを提案する。 このモジュールは、ノイズを低減し、歪みによって失われた情報のいくつかを回復することを目的としている。 さらに,透かし情報とチャネル次元を融合するSEモジュールを導入し,エンコーダの効率を向上する。 実験結果から,提案手法は既存モデルに匹敵し,ノイズ強度の異なる最先端技術よりも優れていることがわかった。 さらに, アブレーション実験により, 提案したモジュールの優位性を示した。

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