Alatan kanaékan konstan dina tingkat ngembangkeun teknologi informasi, unggal taun dokumén éléktronik jadi leuwih merenah tur di paménta dina pamakéan sarta mimiti ngadominasi leuwih média kertas tradisional. Ku alatan éta, penting pisan pikeun nengetan timely ngajaga eusi informasi teu ukur dina média kertas tradisional, tapi ogé dina dokumén éléktronik. Unggal perusahaan ageung anu ngagaduhan rusiah komérsial, kaayaan sareng anu sanés hoyong nyegah bocor inpormasi anu mungkin sareng kompromi inpormasi anu digolongkeun, sareng upami bocor dideteksi, nyandak tindakan pikeun ngeureunkeun bocor sareng ngaidentipikasi anu ngalanggar.
A saeutik ngeunaan pilihan panyalindungan
Pikeun ngalaksanakeun tugas-tugas ieu, sababaraha elemen pelindung diwanohkeun. Unsur sapertos kitu tiasa janten barcode, tag anu katingali, tag éléktronik, tapi anu paling pikaresepeun nyaéta tag disumputkeun. Salah sahiji wawakil anu paling keuna nyaéta watermarks; aranjeunna tiasa diterapkeun kana kertas atanapi nambihan sateuacan nyitak dina printer. Ieu aya rusiah yén printer nempatkeun watermarks sorangan (titik konéng sarta tanda lianna) nalika percetakan, tapi urang bakal mertimbangkeun artefak séjén nu bisa ditunda layar komputer di gaw hiji pagawe sacara. Artefak sapertos dibangkitkeun ku pakét parangkat lunak khusus anu ngagambar artefak dina luhureun ruang kerja pangguna, ngaminimalkeun pisibilitas artefak sorangan sareng tanpa ngaganggu padamelan pangguna. Téknologi ieu ngagaduhan akar kuno dina hal kamajuan ilmiah sareng algoritma anu dianggo pikeun nampilkeun inpormasi anu disumputkeun, tapi jarang pisan di dunya modéren. Pendekatan ieu utamana kapanggih dina widang militér sarta dina kertas, pikeun idéntifikasi ajakan karyawan jahat. Téknologi ieu nembé mimiti diwanohkeun kana lingkungan komérsial. Watermarks anu katingali ayeuna nuju aktip dianggo pikeun ngajagi hak cipta tina sababaraha file média, tapi anu teu katingali jarang jarang. Tapi maranéhna ogé ngahudangkeun kapentingan greatest.
Artefak Kaamanan
Siluman manusa Watermarks ngabentuk rupa artefak nu bisa, prinsipna mah, teu katempo ku panon manusa, sarta bisa masked dina gambar dina bentuk titik-titik leutik pisan. Kami bakal nganggap objék anu katingali, sabab anu teu katingali ku panon tiasa aya di luar rohangan warna standar kalolobaan monitor. Artefak-artefak ieu ngagaduhan nilai khusus kusabab tingkat halimunan anu luhur. Sanajan kitu, teu mungkin sangkan CEHs sagemblengna halimunan. Dina prosés palaksanaanna, sababaraha jinis distorsi gambar wadahna diwanohkeun kana gambar, sareng sababaraha jinis artefak muncul dina éta. Hayu urang nganggap 2 jenis objék:
- Siklik
- Kacau (diwanohkeun ku konversi gambar)
elemen siklik ngagambarkeun runtuyan terhingga tangtu ulang elemen nu diulang leuwih ti sakali dina gambar layar (Gbr. 1).
Artefak kacau bisa disababkeun ku rupa-rupa transformasi gambar overlaid (Gbr. 2), contona, bubuka hologram a.
Sangu. 1 Artefak Ngabuburit
Sangu. 2 Artefak Kacau
Mimiti, hayu urang tingali pilihan pikeun ngenal artefak siklik. Artefak sapertos kitu tiasa:
- watermarks téks repeating sakuliah layar
- runtuyan binér
- sakumpulan titik kacau dina unggal sél grid
Sadaya artefak anu didaptarkeun diterapkeun langsung dina luhureun eusi anu ditampilkeun; sasuai, aranjeunna tiasa dikenal ku cara ngidentipikasi ekstrem lokal tina histogram unggal saluran warna sareng, sasuai, motong sadaya warna anu sanés. Metoda ieu ngalibatkeun gawé bareng kombinasi ekstrim lokal unggal saluran histogram. Masalahna aya dina milarian ekstrema lokal dina gambar anu cukup kompleks sareng seueur detil transisi anu seukeut; histogram katingalina sawtooth pisan, anu ngajantenkeun pendekatan ieu teu tiasa dianggo. Anjeun tiasa nyobian nerapkeun sababaraha saringan, tapi aranjeunna bakal ngenalkeun distorsi sorangan, anu pamustunganana tiasa nyababkeun henteu mampuh ngadeteksi watermark. Aya ogé pilihan pikeun mikawanoh artefak ieu nganggo detéktor ujung anu tangtu (contona, detektor tepi Canny). Pendekatan ieu ngagaduhan tempatna pikeun artefak anu rada seukeut dina transisi; detéktor tiasa nyorot kontur gambar sareng salajengna milih rentang warna dina kontur pikeun ngabinarisasi gambar supados langkung nyorot artefak nyalira, tapi metode ieu ngabutuhkeun tuning anu lumayan pikeun nyorot kontur diperlukeun, kitu ogé binarization saterusna tina gambar sorangan relatif ka kelir dina contours dipilih. Algoritma ieu dianggap rada teu bisa dipercaya jeung nyoba ngagunakeun leuwih stabil sarta bebas tina tipe komponén warna gambar.
Sangu. 3 Watermark saatos konvérsi
Sedengkeun pikeun artefak kacau disebutkeun tadi, algoritma pikeun ngakuan aranjeunna bakal béda radikal. Kusabab formasi artefak kacau dianggap ku maksakeun watermark tangtu dina gambar, nu dirobah ku sababaraha transformasi (contona, transformasi Fourier diskrit). Artefak tina transformasi sapertos kitu disebarkeun ka sadaya layar sareng hese pikeun ngaidentipikasi polana. Dumasar ieu, watermark bakal aya di sapanjang gambar dina bentuk artefak "acak". Pangakuan watermark sapertos kitu turun pikeun langsung transformasi gambar nganggo fungsi transformasi. Hasil transformasi dibere dina gambar (Gbr. 3).
Tapi sababaraha masalah timbul anu nyegah pangakuan watermark dina kaayaan kirang ti idéal. Gumantung kana jenis konvérsi, meureun aya rupa-rupa kasusah, contona, impossibility tina pangakuan hiji dokumen diala ku photographing dina sudut badag relatif ka layar, atawa ngan saukur poto kualitas rada goréng, atawa néwak layar disimpen dina. file kalawan komprési leungitna tinggi. Sadaya masalah ieu ngakibatkeun komplikasi pikeun ngaidentipikasi watermark; dina kasus gambar angled, perlu nerapkeun transformasi anu langkung kompleks atanapi nerapkeun transformasi affine kana gambar, tapi henteu ngajamin restorasi lengkep tina watermark. Upami urang nganggap kasus newak layar, dua masalah timbul: anu kahiji nyaéta distorsi nalika dipintonkeun dina layar sorangan, anu kadua nyaéta distorsi nalika nyimpen gambar tina layar sorangan. Anu mimiti rada hese dikontrol kusabab kanyataan yén aya matriks pikeun monitor kualitas anu béda, sareng kusabab henteuna hiji atanapi warna anu sanés, aranjeunna interpolate warna gumantung kana perwakilan warnana, ku kituna ngenalkeun distorsi kana watermark sorangan. Anu kadua malah langkung hese, kusabab kanyataan yén anjeun tiasa nyimpen layar dina format naon waé sareng, sasuai, kaleungitan bagian tina kisaran warna, janten, urang ngan saukur tiasa kaleungitan watermark sorangan.
Masalah palaksanaan
Di dunya modéren, aya seueur algoritma pikeun ngenalkeun watermarks, tapi teu aya anu ngajamin 100% kamungkinan pangakuan salajengna tina watermark saatos palaksanaanna. Kasusah utama nyaéta nangtukeun set kaayaan réproduksi anu tiasa timbul dina unggal kasus khusus. Sakumaha didadarkeun di saméméhna, hese nyieun hiji algoritma pangakuan nu bakal tumut kana akun sagala fitur mungkin tina distorsi jeung nyoba ngaruksak watermark nu. Salaku conto, upami saringan Gaussian diterapkeun kana gambar ayeuna, sareng artefak dina gambar aslina rada alit sareng kontras sareng latar tukang gambar, maka éta janten teu mungkin pikeun ngenalkeunana, atanapi bagian tina watermark bakal leungit. . Hayu urang nganggap kasus photograph a, kalawan gelar luhur kamungkinan eta bakal mibanda moire (Gbr. 5) jeung "grid" (Gbr. 4). Moire lumangsung alatan discreteness tina matriks layar jeung discreteness tina matriks pakakas rekaman; dina kaayaan ieu, dua gambar bolong anu superimposed on unggal lianna. Bolong kamungkinan sawaréh bakal nutupan artefak watermark sareng nyababkeun masalah pangenalan; moire, saterasna, dina sababaraha metode embedding watermark ngajantenkeun teu tiasa dikenalkeun, sabab éta tumpang tindih bagian tina gambar sareng watermark.
Sangu. 4 Gambar grid
Sangu. 5 Moire
Dina raraga ngaronjatkeun bangbarung pikeun recognizing watermarks, perlu ngagunakeun algoritma dumasar kana jaringan neural timer learning jeung dina prosés operasi, nu sorangan bakal diajar ngakuan gambar watermark. Ayeuna aya sajumlah ageung alat sareng jasa jaringan saraf, contona, ti Google. Upami hoyong, anjeun tiasa mendakan sakumpulan gambar rujukan sareng ngajarkeun jaringan saraf pikeun mikawanoh artefak anu diperyogikeun. Pendekatan ieu ngagaduhan kasempetan anu paling ngajangjikeun pikeun ngidentipikasi watermarks anu kacida menyimpang, tapi pikeun idéntifikasi gancang peryogi kakuatan komputasi anu ageung sareng waktos latihan anu cukup panjang pikeun idéntifikasi anu leres.
Sadayana anu dijelaskeun sigana saderhana, tapi langkung jero anjeun teuleum kana masalah ieu, langkung anjeun ngartos yén pikeun mikawanoh watermarks anjeun kedah nyéépkeun waktos seueur pikeun nerapkeun algoritma mana waé, sareng langkung seueur waktos pikeun nyangking kamungkinan anu diperyogikeun. recognizing unggal gambar.
sumber: www.habr.com