स्क्रीन पर कलाकृतियों की पहचान

सूचना प्रौद्योगिकी के विकास के स्तर में निरंतर वृद्धि के कारण, हर साल इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेज़ अधिक सुविधाजनक और उपयोग में मांग वाले होते जा रहे हैं और पारंपरिक पेपर मीडिया पर हावी होने लगे हैं। इसलिए, न केवल पारंपरिक पेपर मीडिया, बल्कि इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेज़ों पर भी जानकारी की सामग्री की सुरक्षा पर समय पर ध्यान देना बहुत महत्वपूर्ण है। प्रत्येक बड़ी कंपनी जिसके पास वाणिज्यिक, राज्य और अन्य रहस्य हैं, संभावित सूचना लीक और वर्गीकृत जानकारी के समझौते को रोकना चाहती है, और यदि लीक का पता चलता है, तो लीक को रोकने और उल्लंघनकर्ता की पहचान करने के लिए उपाय करें।

सुरक्षा विकल्पों के बारे में थोड़ा

इन कार्यों को करने के लिए, कुछ सुरक्षात्मक तत्व पेश किए जाते हैं। ऐसे तत्व बारकोड, दृश्य टैग, इलेक्ट्रॉनिक टैग हो सकते हैं, लेकिन सबसे दिलचस्प छिपे हुए टैग हैं। सबसे आकर्षक प्रतिनिधियों में से एक वॉटरमार्क हैं; इन्हें कागज पर लगाया जा सकता है या प्रिंटर पर प्रिंट करने से पहले जोड़ा जा सकता है। यह कोई रहस्य नहीं है कि प्रिंटर मुद्रण करते समय अपने स्वयं के वॉटरमार्क (पीले बिंदु और अन्य निशान) लगाते हैं, लेकिन हम अन्य कलाकृतियों पर विचार करेंगे जिन्हें किसी कर्मचारी के कार्यस्थल पर कंप्यूटर स्क्रीन पर रखा जा सकता है। ऐसी कलाकृतियाँ एक विशेष सॉफ़्टवेयर पैकेज द्वारा उत्पन्न की जाती हैं जो उपयोगकर्ता के कार्यक्षेत्र के शीर्ष पर कलाकृतियाँ खींचता है, कलाकृतियों की दृश्यता को कम करता है और उपयोगकर्ता के काम में हस्तक्षेप किए बिना। वैज्ञानिक विकास और छिपी हुई जानकारी प्रस्तुत करने के लिए उपयोग किए जाने वाले एल्गोरिदम के संदर्भ में इन प्रौद्योगिकियों की जड़ें प्राचीन हैं, लेकिन आधुनिक दुनिया में ये काफी दुर्लभ हैं। बेईमान कर्मचारियों की शीघ्र पहचान के लिए यह दृष्टिकोण मुख्य रूप से सैन्य क्षेत्र और कागज पर पाया जाता है। ये प्रौद्योगिकियाँ अभी व्यावसायिक वातावरण में पेश की जाने लगी हैं। दृश्यमान वॉटरमार्क अब विभिन्न मीडिया फ़ाइलों के कॉपीराइट की सुरक्षा के लिए सक्रिय रूप से उपयोग किए जा रहे हैं, लेकिन अदृश्य वॉटरमार्क काफी दुर्लभ हैं। लेकिन वे सबसे अधिक रुचि भी जगाते हैं।

सुरक्षा कलाकृतियाँ

मनुष्यों के लिए अदृश्य वॉटरमार्क विभिन्न कलाकृतियों का निर्माण करते हैं, जो सिद्धांत रूप में, मानव आंखों के लिए अदृश्य हो सकते हैं, और बहुत छोटे बिंदुओं के रूप में छवि में छिपाए जा सकते हैं। हम दृश्यमान वस्तुओं पर विचार करेंगे, क्योंकि जो आंख के लिए अदृश्य हैं वे अधिकांश मॉनिटरों के मानक रंग स्थान से बाहर हो सकती हैं। ये कलाकृतियाँ अपनी उच्च स्तर की अदृश्यता के कारण विशेष महत्व की हैं। हालाँकि, CEH को पूरी तरह से अदृश्य बनाना असंभव है। उनके कार्यान्वयन की प्रक्रिया में, कंटेनर छवि की एक निश्चित प्रकार की विकृति छवि में पेश की जाती है, और उस पर कुछ प्रकार की कलाकृतियाँ दिखाई देती हैं। आइए 2 प्रकार की वस्तुओं पर विचार करें:

1. चक्रीय
2. अराजक (छवि रूपांतरण द्वारा प्रस्तुत)

चक्रीय तत्व दोहराए जाने वाले तत्वों के एक निश्चित सीमित अनुक्रम का प्रतिनिधित्व करते हैं जो स्क्रीन छवि पर एक से अधिक बार दोहराए जाते हैं (चित्र 1)।

अराजक कलाकृतियाँ आच्छादित छवि के विभिन्न प्रकार के परिवर्तनों के कारण हो सकती हैं (चित्र 2), उदाहरण के लिए, होलोग्राम की शुरूआत।

चावल। 1 साइकिलिंग कलाकृतियाँ

चावल। 2 अराजक कलाकृतियाँ

सबसे पहले, आइए चक्रीय कलाकृतियों को पहचानने के विकल्पों पर गौर करें। ऐसी कलाकृतियाँ हो सकती हैं:

• स्क्रीन पर दोहराए जा रहे टेक्स्ट वॉटरमार्क
• द्विआधारी अनुक्रम
• प्रत्येक ग्रिड सेल में अराजक बिंदुओं का एक सेट

सभी सूचीबद्ध कलाकृतियाँ सीधे प्रदर्शित सामग्री के शीर्ष पर लागू की जाती हैं; तदनुसार, उन्हें प्रत्येक रंग चैनल के हिस्टोग्राम के स्थानीय चरम की पहचान करके और तदनुसार, अन्य सभी रंगों को काटकर पहचाना जा सकता है। इस पद्धति में प्रत्येक हिस्टोग्राम चैनल के स्थानीय चरम के संयोजन के साथ काम करना शामिल है। समस्या कई तेजी से बदलते विवरणों के साथ एक काफी जटिल छवि में स्थानीय एक्स्ट्रेमा की खोज पर टिकी हुई है; हिस्टोग्राम बहुत ही ख़राब दिखता है, जो इस दृष्टिकोण को अनुपयुक्त बनाता है। आप विभिन्न फ़िल्टर लागू करने का प्रयास कर सकते हैं, लेकिन वे अपनी स्वयं की विकृतियाँ प्रस्तुत करेंगे, जिससे अंततः वॉटरमार्क का पता लगाने में असमर्थता हो सकती है। कुछ एज डिटेक्टरों (उदाहरण के लिए, कैनी एज डिटेक्टर) का उपयोग करके इन कलाकृतियों को पहचानने का विकल्प भी है। ये दृष्टिकोण कलाकृतियों के लिए अपना स्थान रखते हैं जो संक्रमण में काफी तेज हैं; डिटेक्टर छवि आकृति को उजागर कर सकते हैं और बाद में कलाकृतियों को और अधिक उजागर करने के लिए छवि को द्विनेरीकृत करने के लिए आकृति के भीतर रंग श्रेणियों का चयन कर सकते हैं, लेकिन इन तरीकों को उजागर करने के लिए काफी अच्छी ट्यूनिंग की आवश्यकता होती है आवश्यक आकृतियाँ, साथ ही बाद में चयनित आकृतियों में रंगों के सापेक्ष छवि का द्विअर्थीकरण। ये एल्गोरिदम काफी अविश्वसनीय माने जाते हैं और छवि के रंग घटकों के प्रकार से अधिक स्थिर और स्वतंत्र उपयोग करने का प्रयास करते हैं।

चावल। रूपांतरण के बाद 3 वॉटरमार्क

जहां तक ​​पहले उल्लिखित अराजक कलाकृतियों का सवाल है, उन्हें पहचानने के एल्गोरिदम मौलिक रूप से भिन्न होंगे। चूंकि छवि पर एक निश्चित वॉटरमार्क लगाने से अराजक कलाकृतियों का निर्माण माना जाता है, जो कुछ परिवर्तनों (उदाहरण के लिए, असतत फूरियर रूपांतरण) द्वारा बदल दिया जाता है। ऐसे परिवर्तनों से कलाकृतियाँ पूरी स्क्रीन पर वितरित हो जाती हैं और उनके पैटर्न की पहचान करना मुश्किल होता है। इसके आधार पर, वॉटरमार्क "यादृच्छिक" कलाकृतियों के रूप में पूरी छवि में स्थित होगा। इस तरह के वॉटरमार्क की पहचान परिवर्तन कार्यों का उपयोग करके प्रत्यक्ष छवि परिवर्तन के लिए आती है। परिवर्तन का परिणाम चित्र (चित्र 3) में प्रस्तुत किया गया है।

लेकिन कई समस्याएं उत्पन्न होती हैं जो आदर्श से कम परिस्थितियों में वॉटरमार्क पहचान को रोकती हैं। रूपांतरण के प्रकार के आधार पर, विभिन्न कठिनाइयाँ हो सकती हैं, उदाहरण के लिए, स्क्रीन के सापेक्ष बड़े कोण पर फोटो खींचकर प्राप्त किए गए दस्तावेज़ की पहचान करने में असमर्थता, या बस खराब गुणवत्ता की तस्वीर, या स्क्रीन कैप्चर में सहेजा गया उच्च हानि संपीड़न वाली फ़ाइल। ये सभी समस्याएं वॉटरमार्क की पहचान करने में जटिलता पैदा करती हैं; एक कोणीय छवि के मामले में, या तो अधिक जटिल परिवर्तनों को लागू करना आवश्यक है या छवि में एफ़िन परिवर्तनों को लागू करना आवश्यक है, लेकिन कोई भी वॉटरमार्क की पूर्ण बहाली की गारंटी नहीं देता है। यदि हम स्क्रीन कैप्चर के मामले पर विचार करते हैं, तो दो समस्याएं उत्पन्न होती हैं: पहली, स्क्रीन पर प्रदर्शित करते समय विकृति, दूसरी, स्क्रीन से ही छवि को सहेजते समय विकृति। पहले को इस तथ्य के कारण नियंत्रित करना काफी कठिन है कि विभिन्न गुणवत्ता के मॉनिटर के लिए मैट्रिक्स हैं, और एक या दूसरे रंग की अनुपस्थिति के कारण, वे अपने रंग प्रतिनिधित्व के आधार पर रंग को प्रक्षेपित करते हैं, जिससे वॉटरमार्क में ही विकृतियां आ जाती हैं। दूसरा और भी कठिन है, इस तथ्य के कारण कि आप स्क्रीनशॉट को किसी भी प्रारूप में सहेज सकते हैं और तदनुसार, रंग सीमा का हिस्सा खो सकते हैं, इसलिए, हम केवल वॉटरमार्क ही खो सकते हैं।

कार्यान्वयन की समस्याएँ

आधुनिक दुनिया में, वॉटरमार्क पेश करने के लिए बहुत सारे एल्गोरिदम हैं, लेकिन कोई भी इसके कार्यान्वयन के बाद वॉटरमार्क की आगे की पहचान की 100% संभावना की गारंटी नहीं देता है। मुख्य कठिनाई प्रत्येक विशिष्ट मामले में उत्पन्न होने वाली प्रजनन स्थितियों के सेट को निर्धारित करना है। जैसा कि पहले उल्लेख किया गया है, एक मान्यता एल्गोरिदम बनाना मुश्किल है जो विरूपण की सभी संभावित विशेषताओं और वॉटरमार्क को नुकसान पहुंचाने के प्रयासों को ध्यान में रखेगा। उदाहरण के लिए, यदि वर्तमान छवि पर गॉसियन फ़िल्टर लागू किया जाता है, और मूल छवि में कलाकृतियाँ छवि की पृष्ठभूमि के विपरीत काफी छोटी और विपरीत थीं, तो उन्हें पहचानना या तो असंभव हो जाता है, या वॉटरमार्क का हिस्सा खो जाएगा . आइए एक तस्वीर के मामले पर विचार करें, उच्च संभावना के साथ इसमें मौयर (चित्र 5) और एक "ग्रिड" (चित्र 4) होगा। मोइर स्क्रीन मैट्रिक्स की विसंगति और रिकॉर्डिंग उपकरण के मैट्रिक्स की विसंगति के कारण होता है; इस स्थिति में, दो जाल छवियां एक दूसरे पर आरोपित होती हैं। जाल संभवतः आंशिक रूप से वॉटरमार्क कलाकृतियों को कवर करेगा और पहचान की समस्या पैदा करेगा; बदले में, कुछ वॉटरमार्क एम्बेडिंग तरीकों में इसे पहचानना असंभव हो जाता है, क्योंकि यह वॉटरमार्क के साथ छवि के हिस्से को ओवरलैप करता है।

चावल। 4 छवि ग्रिड

चावल। 5 मोइरे

वॉटरमार्क पहचानने की सीमा बढ़ाने के लिए, स्व-सीखने वाले तंत्रिका नेटवर्क और संचालन की प्रक्रिया पर आधारित एल्गोरिदम का उपयोग करना आवश्यक है, जो स्वयं वॉटरमार्क छवियों को पहचानना सीखेंगे। अब बड़ी संख्या में तंत्रिका नेटवर्क उपकरण और सेवाएँ उपलब्ध हैं, उदाहरण के लिए, Google से। यदि वांछित है, तो आप संदर्भ छवियों का एक सेट पा सकते हैं और तंत्रिका नेटवर्क को आवश्यक कलाकृतियों को पहचानना सिखा सकते हैं। इस दृष्टिकोण में अत्यधिक विकृत वॉटरमार्क की भी पहचान करने की सबसे आशाजनक संभावनाएं हैं, लेकिन त्वरित पहचान के लिए बड़ी कंप्यूटिंग शक्ति और सही पहचान के लिए काफी लंबी प्रशिक्षण अवधि की आवश्यकता होती है।

वर्णित सब कुछ काफी सरल लगता है, लेकिन जितना अधिक आप इन मुद्दों में गहराई से उतरते हैं, उतना अधिक आप समझते हैं कि वॉटरमार्क को पहचानने के लिए आपको किसी भी एल्गोरिदम को लागू करने में बहुत समय खर्च करने की आवश्यकता है, और इसे आवश्यक संभावना में लाने के लिए और भी अधिक समय खर्च करना होगा। प्रत्येक छवि को पहचानना।

स्रोत: www.habr.com