Остання редакція: 2019-01-11
Анотація
Зважаючи на нестійкість основних безпосередніх методів комп’ютерної стеганографії (НЗБ, МІК і т.п.) до атак активного порушника у даному розділі дипломної роботи запропоновано метод, що дозволяє здійснювати вбудовування ЦВЗ в зображення, що буде стійким до геометричних атак. Перехід від часової чи просторової до частотної області дає можливість виокремити області графічних контейнерів, що несуть найбільше корисної інформації та найменш спотворюються під час операцій обробки або активних атак порушника. Порушення цілісності контейнера, зокрема внаслідок його, масштабування, стиснення зі втратами, повороту, обрізування є характерними для систем цифрових водяних знаків.
Ключові слова
Посилання
1. Rosten E., Drummond T. Machine learning for high-speed corner detection // Proc. European Conference on Computer Vision. – 2006. – V. 1. – P. 430–443.
2. Taylor S., Rosten E., Drummond T. Robust feature matching in 2.3 μs // Proc. IEEE CVPR Workshop on Feature Detectors and Descriptors: The State Of The Art and Beyond. – 2009. – P. 15–22.