Informazioaren teknologien garapen-mailaren etengabeko gorakada dela eta, urtez urte dokumentu elektronikoak gero eta erosoagoak eta eskaera gehiago erabiltzen ari dira eta paperezko euskarri tradizionalen aurrean nagusitzen hasi dira. Hori dela eta, oso garrantzitsua da paperezko euskarri tradizionaletan ez ezik, dokumentu elektronikoetan ere informazioaren edukia babestea garaiz zaintzea. Merkataritza-, estatu- eta bestelako sekretuak dituen enpresa handi orok informazio-filtrazio posibleak eta informazio sailkatua arriskuan jartzea saihestu nahi du, eta filtrazioren bat hautematen bada, filtrazioak geldiarazteko eta urratzailea identifikatzeko neurriak hartu.
Babes aukerei buruz apur bat
Zeregin horiek burutzeko, zenbait babes elementu sartzen dira. Horrelako elementuak barra-kodeak, etiketa ikusgaiak, etiketa elektronikoak izan daitezke, baina interesgarrienak ezkutuko etiketak dira. Ordezkari deigarrienetako bat ur-markak dira; paperean aplika daitezke edo inprimagailu batean inprimatu aurretik gehi daitezke. Ez da sekretua inprimagailuek beren ur-markak (puntu horiak eta beste marka batzuk) jartzen dituztela inprimatzerakoan, baina langile baten lantokian ordenagailuaren pantailan jar daitezkeen beste artefaktu batzuk hartuko ditugu kontuan. Horrelako artefaktuak erabiltzailearen lan-espazioaren gainean artefaktuak marrazten dituen software-pakete berezi batek sortzen ditu, artefaktuen ikusgarritasuna gutxituz eta erabiltzailearen lana oztopatu gabe. Teknologia hauek antzinako sustraiak dituzte garapen zientifikoei eta ezkutuko informazioa aurkezteko erabiltzen diren algoritmoei dagokienez, baina nahiko arraroak dira mundu modernoan. Ikuspegi hau esparru militarrean eta paperean aurkitzen da batez ere, eskrupulurik gabeko langileak azkar identifikatzeko. Teknologia hauek ingurune komertzialean sartzen hasi besterik ez dira. Ikusgai dauden ur-markak aktiboki erabiltzen ari dira hainbat multimedia fitxategiren copyrighta babesteko, baina ikusezinak nahiko arraroak dira. Baina interes handiena ere pizten dute.
Segurtasun-artefaktuak
Gizakientzat ikusezina Ur-markek hainbat artefaktu osatzen dituzte, printzipioz giza begiarentzat ikusezinak izan daitezkeenak, eta irudian ezkutatu daitezke puntu oso txikien moduan. Objektu ikusgaiak hartuko ditugu kontuan, begietarako ikusezinak direnak monitore gehienen kolore-espazio estandarretik kanpo egon daitezkeelako. Artefaktu hauek balio berezia dute ikusezintasun maila altuagatik. Hala ere, ezinezkoa da CEHak guztiz ikusezinak izatea. Horien inplementazio prozesuan, edukiontziaren irudiaren nolabaiteko distortsio bat sartzen da irudian, eta artefaktu mota batzuk agertzen dira bertan. Ikus ditzagun 2 objektu mota:
- Ziklikoa
- Kaotikoa (irudi bihurketarekin sartuta)
Elementu ziklikoek pantailako irudian behin baino gehiagotan errepikatzen diren elementu errepikatuen sekuentzia finitu jakin bat adierazten dute (1. irudia).
Artefaktu kaotikoak gainjarritako irudiaren hainbat eraldatzek eragin ditzakete (2. irudia), adibidez, holograma bat sartzeak.
Arroza. 1 Txirrindularitzako artefaktuak
Arroza. 2 Artefaktu kaotikoak
Lehenik eta behin, ikus ditzagun artefaktu ziklikoak ezagutzeko aukerak. Horrelako artefaktuak hauek izan daitezke:
- pantailan zehar errepikatzen diren testu-urmarkak
- sekuentzia bitarrak
- sareko gelaxka bakoitzean puntu kaotikoen multzoa
Zerrendatutako artefaktu guztiak zuzenean bistaratzen diren edukiaren gainean aplikatzen dira; horren arabera, kolore-kanal bakoitzaren histogramako muturrak identifikatuz eta, horren arabera, gainerako kolore guztiak moztuz ezagutu daitezke. Metodo honek histograma kanal bakoitzaren mutur lokalen konbinazioekin lan egiten du. Arazoa muturreko tokiko irudi nahiko konplexu batean bilatzean datza, trantsizio-detaile zorrotz asko dituena; histogramak oso zerra-hortz-itxura du, eta horrek planteamendu hau aplikaezina da. Hainbat iragazki aplikatzen saia zaitezke, baina beren distortsioak sartuko dituzte, eta horrek, azken finean, ur-marka detektatzeko ezintasuna ekar dezake. Artefaktu hauek ertz-detektagailu jakin batzuen bidez ezagutzeko aukera ere badago (adibidez, Canny ertz-detektagailua). Planteamendu hauek trantsizioan nahiko zorrotzak diren artefaktuetarako dute bere lekua; detektagailuek irudien sestrak nabarmendu ditzakete eta, ondoren, kolore-barrutiak hauta ditzakete ingeradaren barnean irudia binarizatzeko, artefaktuak gehiago nabarmentzeko, baina metodo hauek doikuntza nahiko finak behar dituzte nabarmentzeko. beharrezkoak diren ingerada, baita irudiaren beraren ondorengo binarizazioa ere hautatutako sestrako koloreekiko. Algoritmo hauek nahiko fidagarritzat jotzen dira eta irudiaren kolore-osagaien motatik egonkorragoak eta independenteagoak erabiltzen saiatzen dira.
Arroza. 3 Ur-marka bihurtu ondoren
Lehen aipatutako artefaktu kaotikoei dagokienez, horiek ezagutzeko algoritmoak zeharo desberdinak izango dira. Artefaktu kaotikoen eraketa irudiari ur-marka jakin bat ezarriz suposatzen denez, eraldaketa batzuek (adibidez, Fourier transformatu diskretua) eraldatzen dena. Eraldaketen artefaktuak pantaila osoan zehar banatzen dira eta zaila da haien eredua identifikatzea. Horretan oinarrituta, ur-marka irudian zehar kokatuko da "ausazko" artefaktu moduan. Ur-marka hori aitortzea eraldaketa-funtzioak erabiliz irudiaren eraldaketa zuzena da. Eraldaketaren emaitza irudian ageri da (3. irudia).
Baina hainbat arazo sortzen dira, baldintza ezin hobeetan ur-markaren aitorpena eragozten dutenak. Bihurketa-motaren arabera, hainbat zailtasun egon daitezke, adibidez, pantailarekiko angelu handi batean argazkiak aterata lortutako dokumentu bat ezagutzeko ezintasuna, edo, besterik gabe, kalitate txarreko argazki bat edo gordetako pantaila-argazki bat. galera handiko konpresioa duen fitxategia. Arazo horiek guztiek ur-marka bat identifikatzeko konplikazioa dakar; angeludun irudiaren kasuan, eraldaketa konplexuagoak edo eraldaketa afinak aplikatu behar dira irudiari, baina ez batak ere ez du bermatzen ur-markaren erabateko leheneratzea. Pantaila-harrapaketaren kasua kontuan hartzen badugu, bi arazo sortzen dira: lehenengoa pantailan bertan bistaratzen denean distortsioa da, bigarrena irudia pantailatik bertatik gordetzean. Lehena nahiko zaila da kontrolatzen, kalitate ezberdineko monitoreentzako matrizeak daudelako, eta kolore bat edo besterik ez dagoenez, kolorearen irudikapenaren arabera interpolatzen dute kolorea, eta horrela distortsioak sartzen dituzte ur-markan bertan. Bigarrena are zailagoa da, pantaila-argazkia edozein formatutan gorde dezakezulako eta, ondorioz, kolore-barrutiaren zati bat gal dezakezulako, beraz, ur-marka bera gal dezakegu.
Ezarpen arazoak
Mundu modernoan, algoritmo asko daude ur-markak sartzeko, baina inork ez du bermatzen % 100eko aukera ur-marka bat gehiago ezagutzeko aukera ezarri ondoren. Zailtasun nagusia kasu zehatz bakoitzean sor daitezkeen ugalketa-baldintzen multzoa zehaztea da. Lehen esan bezala, zaila da distortsioaren ezaugarri posible guztiak eta ur-marka kaltetzeko saiakerak kontuan hartuko dituen aitorpen algoritmo bat sortzea. Esate baterako, uneko irudiari Gauss iragazkia aplikatzen bazaio eta jatorrizko irudian artefaktuak nahiko txikiak eta irudiaren atzeko planoaren kontrakoak badira, ezinezkoa izango da haiek antzematea edo ur-markaren zati bat galduko da. . Demagun argazki baten kasua, probabilitate handiarekin moirea (5. irud.) eta βsareβ bat (4. irudia) izango dituela. Moire pantaila-matrizearen diskretutasunagatik eta grabazio-ekipoaren matrizearen diskretasunagatik gertatzen da; egoera honetan, sareko bi irudi gainjartzen dira. Sareak, ziurrenik, partzialki estaliko ditu ur-markaren artefaktuak eta antzemateko arazo bat sortuko du; moireak, aldi berean, ur-markak txertatzeko metodo batzuetan ezinezkoa da hura antzematea, irudiaren zati bat ur-markarekin gainjartzen baitu.
Arroza. 4 Irudien sareta
Arroza. 5 Moire
Ur-markak ezagutzeko atalasea handitzeko, beharrezkoa da autoikaskuntzako neurona-sareetan eta funtzionamendu-prozesuan oinarritutako algoritmoak erabiltzea, beraiek ur-markaren irudiak ezagutzen ikasiko dutenak. Orain sare neuronalaren tresna eta zerbitzu ugari daude, adibidez, Google-k. Nahi izanez gero, erreferentziazko irudi multzo bat aurki dezakezu eta neurona-sareari beharrezko artefaktuak ezagutzen irakatsi. Ikuspegi honek oso distortsionatutako ur-markak identifikatzeko aukerarik itxaropentsuenak ditu, baina identifikazio azkarrerako konputazio-potentzia handia eta identifikazio zuzena izateko entrenamendu-aldi nahiko luzea behar du.
Deskribatutako guztia nahiko sinplea dirudi, baina arazo hauetan zenbat eta sakonago murgildu, orduan eta gehiago ulertzen duzu ur-markak ezagutzeko denbora asko eman behar duzula algoritmoren bat inplementatzen, eta are denbora gehiago behar den probabilitatera ekartzen. irudi bakoitza ezagutuz.
Iturria: www.habr.com