워터마크 및 해상도 적응적인 영상 워터마킹을 위한 딥 러닝 프레임워크

이재은; 서영호; 김동욱

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자료유형: 학술저널

저자정보: 이재은 (광운대학교) 서영호 (광운대학교) 김동욱 (광운대학교)

저널정보: 한국방송·미디어공학회 방송공학회논문지 방송공학회논문지 제25권 제2호

발행연도: 2020.3

수록면: 166 - 175 (10page)

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최근 다양한 형태와 종류로 영상 콘텐츠를 가공하고 사용하는 응용분야가 급격히 증가하고 있다. 영상 콘텐츠는 고부가가치의 콘텐츠이므로 영상 콘텐츠의 제작 및 사용이 활성화되기 위해서는 이 콘텐츠의 지적재산권이 보호되어야 하며, 현재까지 그 방법으로 가장 널리 연구되고 있는 것이 디지털 워터마킹이다. 이에 본 논문에서는 딥 러닝 기반의 워터마크 삽입 및 추출 네트워크를 제안한다. 제안하는 방법은 호스트 영상의 비가시성(invisibility)을 보존하면서 악의적/비악의적 공격에 워터마크의 강인성(robustness)를 극대화하는 방법이다. 이 네트워크는 워터마크를 호스트 영상과 똑같은 해상도를 갖도록 변화시키는 전처리 네트워크, 변화된 호스트 영상과 워터마크 정보를 3차원적으로 정합하여 호스트 영상의 해상도를 유지하면서 워터마크 데이터를 삽입하는 네트워크, 그리고 해상도를 줄이며 워터마크를 추출하는 네트워크로 구성된다. 이 네트워크는 다양한 워터마크 영상과 다양한 해상도를 가진 호스트 영상에 대해 다양한 화소값 변경공격과 기하학적 공격을 실험하여 제안하는 방법의 비가시성과 강인성을 검증하고, 이 방법이 범용적이고 실용적임을 보인다.

#convolutional neural network #deep learning #robust blind watermarking #invisibility #watermark-adaptive #resolution-adaptive

참고문헌 (17)

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I. J. Cox, et al., “Digital watermarking and steganigraphy,” Morgan Kaufmann Publisher, 2008.

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C. Li, Z. Zhang, Y. Wang, B. Ma, D. Huang, “Dither modulation of significant amplitude difference for wavelet based robust watermarking,“ Neurocomputing, Vol.166, pp. 404?415, 2015.

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