Performance analysis of deep learning based hologram watermarking according to hologram data

홀로그램 데이터에 따른 딥 러닝 기반 홀로그램 워터마킹의 성능 분석

본 논문에서는 홀로그램 영상 콘텐츠의 지적재산권 보호를 위하여 워터마킹을 딥 러닝을 기반으로 하는 네트워크로 수행한다고 가정하고, 이 네트워크를 학습시킬 때 학습 데이터 세트를 어떻게 구성하는 것이 워터마킹 네트워크에 가장 효율적인지에 대해, JPEG Pleno에서 표준 데이터 세트로 제공하고 있는 홀로그램들을 사용하여 분석한다. 이 홀로그램들의 표준편차에 따라 학습 데이터세트의 구성을 달리하여 동일한 워터마킹 네트워크에 학습시킨 후 학습에 사용되지 않은 시험 데이터세트를 시험하여 나온 결과의 비가시성과 워터마크, 데이터의 추출률을 비교함으로써 학습 데이터세트 구축 방식에 대해 분석한다.