論文の概要: Achieving Resolution-Agnostic DNN-based Image Watermarking:A Novel Perspective of Implicit Neural Representation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.08340v1
- Date: Tue, 14 May 2024 06:26:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-15 14:58:01.188361
- Title: Achieving Resolution-Agnostic DNN-based Image Watermarking:A Novel Perspective of Implicit Neural Representation
- Title（参考訳）: 分解能非依存DNN画像透かしの達成:暗黙のニューラル表現の新しい視点
- Authors: Yuchen Wang, Xingyu Zhu, Guanhui Ye, Shiyao Zhang, Xuetao Wei,
- Abstract要約: 画像の暗黙的ニューラル表現(INR)を透かし,RAIMark(Resolve-Agnostic Image WaterMarking)フレームワークを提案する。
本手法は,画像画素の代わりに連続信号を直接透かし,従来の縮小処理に依存しない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.224148236368997
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: DNN-based watermarking methods are rapidly developing and delivering impressive performances. Recent advances achieve resolution-agnostic image watermarking by reducing the variant resolution watermarking problem to a fixed resolution watermarking problem. However, such a reduction process can potentially introduce artifacts and low robustness. To address this issue, we propose the first, to the best of our knowledge, Resolution-Agnostic Image WaterMarking (RAIMark) framework by watermarking the implicit neural representation (INR) of image. Unlike previous methods, our method does not rely on the previous reduction process by directly watermarking the continuous signal instead of image pixels, thus achieving resolution-agnostic watermarking. Precisely, given an arbitrary-resolution image, we fit an INR for the target image. As a continuous signal, such an INR can be sampled to obtain images with variant resolutions. Then, we quickly fine-tune the fitted INR to get a watermarked INR conditioned on a binary secret message. A pre-trained watermark decoder extracts the hidden message from any sampled images with arbitrary resolutions. By directly watermarking INR, we achieve resolution-agnostic watermarking with increased robustness. Extensive experiments show that our method outperforms previous methods with significant improvements: averagely improved bit accuracy by 7%$\sim$29%. Notably, we observe that previous methods are vulnerable to at least one watermarking attack (e.g. JPEG, crop, resize), while ours are robust against all watermarking attacks.
- Abstract（参考訳）: DNNベースの透かし手法は、急速に発展し、素晴らしいパフォーマンスを提供している。
最近の進歩は、可変解像度透かし問題を固定解像度透かし問題に還元することで、解像度に依存しない画像透かしを実現する。
しかし、そのような削減プロセスは、アーティファクトを導入し、ロバスト性も低い可能性がある。
この問題に対処するため,画像の暗黙的ニューラル表現(INR)を透かし,リゾリューションに依存しない画像ウォーターマーキング(RAIMark)フレームワークを提案する。
従来の手法とは異なり、画像画素の代わりに連続信号を直接透かし、解像度に依存しない透かしを実現することで、従来の縮小処理に依存しない。
正確には、任意の解像度の画像が与えられた場合、ターゲット画像にINRを適合させる。
連続信号として、そのようなINRをサンプリングして、可変解像度の画像を得ることができる。
次に、実装したINRを素早く微調整し、二項秘密メッセージに透かしを付けたINRを得る。
予め訓練された透かしデコーダは任意の解像度でサンプル画像から隠されたメッセージを抽出する。
InRを直接透かし、高ロバスト性を有する分解能非依存な透かしを実現する。
拡張実験により,提案手法は従来手法よりも性能が向上し,ビット精度が7%向上した。
特に、従来の手法は少なくとも1つのウォーターマーキング攻撃(JPEG、作物、再サイズなど)に対して脆弱であり、我々の手法は全てのウォーターマーキング攻撃に対して堅牢である。
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