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본 논문은 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 공격에 강인한 워터마크 디코딩 모델을 제안한다. 이 모델은 워터마크 된 신호에 대해 워터마크 삽입 과정을 역으로 수행한 후 SVM을 이용하여 워터마크를 검출한다. SVM을 생성하기 위해 먼저 4가지 워터마킹 알고리즘을 이용하여 삽입한 워터마크를 추출하여 데이터를 만들고, 이들의 BER(Bit Error Rate)을 이용하여 문턱값을 구한다. 이 후, 이 문턱값을 기준으로 훈련 집합을 만든다. 강인성 검증을 위해 워터마크 된 신호에 StirMark, SMDI, STEP2000 벤치마킹 중에서 14개의 공격을 가하였는데, 그 결과 기존의 방법보다 PSNR(Peak Signal to Noise Ratio)과 BER이 모두 개선되었다. 특히, PSNR이 10 dB 이상인 경우에는 대부분의 공격에서 1 % 이내의 BER을 갖는 우수한 성능을 보였다.
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참고문헌 (14)
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Y. G. Fu / 2004 / Watermarking scheme based on support vector machine for color images / Electron. Lett 40:986~987
C. V. Serdean / 2002 / Protecting intellectual rights: digital watermarking in the wavelet domain / Proc. IEEE Int. Workshop Trends and Recent Achiev. in IT :16~18
최현준 / 2009 / 홀로마킹:Fresnel 홀로그램을 이용한 디지털 워터마킹 기법 / 한국통신학회논문지C 34(6):604~610
Y. Fu / 2004 / Optimal watermark detection based on support vector machines / Proc. Int. Symp. Neural Netw :552~557
M. Kutter / 1998 / Digital signature of color images using amplitude modulation / J. Electron. Imaging 7:326~332
C. V. Serdean / 2002 / Protecting intellectual rights: digital watermarking in the wavelet domain / Proc. IEEE Int. Workshop Trends and Recent Achiev. in IT :16~18
최현준 / 2009 / 홀로마킹:Fresnel 홀로그램을 이용한 디지털 워터마킹 기법 / 한국통신학회논문지C 34(6):604~610
Y. Fu / 2004 / Optimal watermark detection based on support vector machines / Proc. Int. Symp. Neural Netw :552~557
M. Kutter / 1998 / Digital signature of color images using amplitude modulation / J. Electron. Imaging 7:326~332
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