디지털 이미지 워터마킹(digital image watermarking)은 이미지 소유자의 정보를 디지털 이미지 속에 삽입시켜 이미지 소유자의 저작권을 보호하는 것을 목적으로 하는 기법이다. 저작권 보호를 위한 디지털 이미지 워터마킹 기법은 기존의 스테가노그라피(steganography)보다 워터마킹 공격에 대한 견고성과 육안적 비구별성을 동시에 추구해야 하고, 워터마킹 알고리즘의 은닉성 대신 키의 은닉성이 보장되어야 하며, 암호학과 마찬가지로 키의 사용으로 허가받지 않은 사용자의 워터마크 검출을 방지할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 암호학 함수인 ElGamal함수를 사용하는 워터마킹 기법을 제안한다. 일방향 해쉬 함수를 구현하기 위해 ElGamal일방향 함수와 모듈라 연산을 사용한다. 제안하는 워터마킹 기법은 LSB(least significant bit)공격과 감마 보정 공격에 대해 견고하며 육안적 비구별성(perceptual invisibility)이 높다. 제안하는 워터마킹 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 실험 결과를 분석하여 견고성과 육안적 비구별성의 특징을 확인한다 향후 과제로, 키생성을 위한 의사난수성과 비대칭키의 생성을 동시에 달성시키는 알고리즘 연구가 요구된다.
This paper proposes a novel reversible image authentication method that requires neither location map nor memorization of parameters. The proposed method detects image tampering and further localizes tampered regions. Though this method once distorts an image to hide data for tamper detection, it recovers the original image from the distorted image unless no tamper is applied to the image. The method extracts hidden data and recovers the original image without memorization of any location map that indicates hiding places and of any parameter used in the algorithm. This feature makes the proposed method practical. Simulation results show the effectiveness of the proposed method.
In this paper, we propose a new reversible image authentication technique based on watermarking where if the image is authentic, the distortion due to embedding can be completely removed from the watermarked image after the hidden data has been extracted. This technique utilizes histogram characteristics of the difference image and modifies pixel values slightly to embed more data than other reversible data hiding algorithm. The proposed scheme is quite simple and the execution time is rather short. Experimental results demonstrate that the proposed scheme can detect any modifications of the watermarked image.
본 논문에서는 영상 변환 기반 자동 립리딩 알고리즘에서 처리하는 데이터 수를 효과적으로 감소시키는데 중점을 두었다 화자의 입술에 대한 압축된 정보를 갖는 영상 변환 방식이 입술 윤곽선 기반 방식보다 우수한 립리딩 성능을 보이지만 이 방식은 입술 특정 파라미터를 다수 갖게 되므로 데이터 처리량이 많아지고 인식시간이 길어지게 된다 계산되는 데이터를 줄이기 위해 우리는 엽술의 대칭성에 기반하여 입술영상을 수직으로 접는 간단한 방법을 제안한다 추가적으로 주성분 분석(PCA) 알고리즘을 사용하여 빠른 알고리즘을 고려하였고, HMM을 이용한 단어 인식실험 결과를 보인다 제안된 방법에서 접어진 입술영상을 이용한 결과, 일반적으로 $16{\times}16$ 입술영상을 사용하는 방법에 비해 특정파라미터 수가 $22{\sim}47%$ 감소하였고, HMM(hidden Markov model) 인식 알고리즘을 이용한 단어 인식률에서도 $2{\sim}3%$ 개선된 결과를 얻었다.
본 논문에서는 다중위상래핑과 실수값 함수를 이용하는 효율적인 광 워터마킹을 제안하였다. 원 영상 삽입 과정에서 숨겨야 될 두 원 영상을 제로 패딩 시켜서 입력 평면의 두 개의 사분면에 하나씩 위치시킨 후 푸리에 변환을 수행하고 다중위상래핑을 적용하여 무작위 정 실수 값을 가지는 패턴을 생성시킨 후 하나의 실수부를 취하여 복호화 키를, 두 패턴 모두의 허수부의 합을 취하여 은닉영상을 생성시킨다. 위에서 생성된 은닉영상을 인간 시각으로는 감지 할 수 없도록 감쇄화 시킨 후 커버 영상과 일차 선형 변환 시켜서 배포영상을 제작한다. 복호화 과정에서는 배포영상과 복호화 키가 곱해져서 광학적인 역 푸리에 변환을 수행하고 출력 평면에서 원점에 대하여 대칭인 원영상이 간단히 복원된다. 컴퓨터 모의 실험과 광실험을 통하여 제안된 워터마킹이 광학적인 시스템에 적용 가능함을 확인하였다.
립리딩은 잡음이 있는 환경에서 음성 인식 시스템의 성능 향상을 위한 한 방법으로 제안되었다. 기존의 논문들이 소프트웨어 립리딩 방법을 제안하는 것에 반하여, 본 논문에서는 실시간 립리딩을 위한 하드웨어 설계를 제안한다. 실시간 처리와 구현의 용이성을 위하여 본 논문에서는 립리딩 시스템을 이미지 획득 모듈, 특징 벡터 추출 모듈, 인식 모듈의 세 모듈로 분할하였다. 이미지 획득 모듈에서는 CMOS 이미지 센서를 사용하여 입력 영상을 획득하게 하였고, 특징 벡터 추출 모듈에서는 병렬 블록매칭 알고리즘을 이용하여 입력영상으로부터 특징벡터를 추출하도록 하였고, 이를 FPGA로 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 인식 모듈에서는 추출된 특징 벡터에 대하여 HMM 기반 인식 알고리즘을 적용하여 발성한 단어를 인식하도록 하였고, 이를 DSP에 코딩하여 시뮬레이션 하였다. 시뮬레이션 결과 실시간 립리딩 시스템이 하드웨어로 구현 가능함을 알 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권8호
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pp.3984-4005
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2017
Image recognition has become an increasingly important topic for its wide application. It is highly challenging when facing to large-scale database with large variance. The recognition systems rely on a key component, i.e. the low-level feature or the learned mid-level feature. The recognition performance can be potentially improved if the data distribution information is exploited using a more sophisticated way, which usually a function over hidden variable, model parameter and observed data. These methods are called generative score space. In this paper, we propose a discriminative extension for the existing generative score space methods, which exploits class label when deriving score functions for image recognition task. Specifically, we first extend the regular generative models to class conditional models over both observed variable and class label. Then, we derive the mid-level feature mapping from the extended models. At last, the derived feature mapping is embedded into a discriminative classifier for image recognition. The advantages of our proposed approach are two folds. First, the resulted methods take simple and intuitive forms which are weighted versions of existing methods, benefitting from the Bayesian inference of class label. Second, the probabilistic generative modeling allows us to exploit hidden information and is well adapt to data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we cooperate our discriminative extension with three generative models for image recognition task. The experimental results validate the effectiveness of our proposed approach.
The purpose of this study is to analyze the aesthetic characteristics of goth image which have had influence on literature, film, music and art, in modern fashion. The method of this study is to analyze the documentary about gothic and goth, and the fashion magazines since 2000. The results of this study are as follows: First, sensuality shows the excessive exposure of body and inner wear, and emphasizes a resistance of sexual consciousness and a image of independent, active, powerful woman. Second, androgyny shows the goth women wearing a men's cloth and encourages a person to have a perfect being and satisfaction. Third, horror shows the symbol of death and suggests a substance of desire hidden in our mind. Fourth, historicity shows victorian fashion which have a romance of gothic and baroque, not a cult but a modern image. In conclusion, goth image in modern fashion does not show a substance negative and horrorful, but a substance positive as a perfection, satisfaction, a sense of freedom, obliteration of a feeling of uneasiness and powerful woman's image.
Astronomical plates have a very large density range (dynamical range). Many exposed astronomical photographic plates do not provide detailed structures for very high densities, and some include hidden images for very low densities. The former can be fixed through 'Unsharp Masking' technique and the latter through 'Image Amplification' technique. Besides, we can find intrinsic colors of celestial bodies through 'Tri Color Composition' technique. Images of several plates which were observed from Sobaek Observatory with 61cm telescope are reproduced by the three kinds of image reproducing techniques. As reproduced image examples, we display an Orion nebula and a waxing crescent moon images through unsharp masking technique and an M81 image through image amplification technique. An Orion nebula and a Dumbbell nebula images are also given as results of tri color composition technique.
This paper presents a method of single image dehazing and feature matching for aerial remote sensing images. In the case of a aerial image, transferring the information of the original image is difficult as the contrast leans by the haze. This also causes that the image contrast decreases. Therefore, a refined transmission map based on a hidden Markov random field. Moreover, the proposed algorithm enhances the accuracy of image matching surface-based features in an aerial remote sensing image. The performance of the proposed algorithm is confirmed using a variety of aerial images captured by a Worldview-2 satellite.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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