주 논문에서는 이종 멀티미디어 서비스 중에서 비디오 콘텐츠에 대한 안정성과 신뢰성 그리고 저작권 보호를 제공하기 위해 MPEG-4 SVC 및 트랜스코딩에 강인한 비디오 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서 워터마크 삽입 및 검출은 공간적 SVC를 고려하여 기본 계층을 기준으로 수행된다. 워터마크는 시간적 SVC를 고려하여 워터마크 순서가 포함된 문자열을 이용하여 생성되며, 트랜스코팅 및 압축에 강인하게 하기 위해 ROI내에 DCT 기반으로 각 비디오 프레임의 저 중간 주파수 영역의 특정 비트에 삽입된다. 실험결과를 통해서 제안한 방법이 비가시성을 만족하며 공간, 시간 및 화질에 대한 SVC와 MPEG-2와 MPEG-4 SVC간의 트랜스코딩에 대하여 강인함을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 group of picture 변화에 강하도록 레이블을 동영상에 내장하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 DCT와 IDCT 과정 없이 화소 영역에서 레이블을 내장하지만 DCT 주파수 영역에서 내장된 레이블을 검출한다. 레이블을 내장할 때 동영상의 품질을 훼손하지 않기 위해서 인간 시각 시스템에 기초한 워터마크의 크기를 구한다. DCT 주파수 영역에서 레이블을 검출할 때 화소 패턴과 DCT 계수의 부호 열 정보를 가지는 lookup table을 이용한다. 중심 극한 이론을 사용하여 MPEG2 부호화된 동영상에서의 레이블 검출 비트 에러율을 분석하고 기존의 방법들과 비교한다.
본 논문은 영상변형 검출을 목적으로 한 사용자 Key기반 Fragile 워터마크 삽입방법을 제안한다. 원 영상은 8×8 DCT를 거쳐 DCT 계수값으로 변환된 뒤, 사용자가 미리 준비한 워터마크 (Embedding 또는 Authentication Data) 이진 영상이 삽입된다. 이때, 삽입여부 및 삽입위치의 노출을 최소화시키기 위해, 사용자의 Key를 이용한 랜덤화 방법을 사용하도록 제안하였다. 각 DCT 블록에는 한 비트의 데이터가 감추어지게 되며, 각 블록에 삽입된 한 비트 데이터들은 전체적으로 저작권자 고유의 이진영상을 나타나게 된다. 5개의 실제 영상으로 실험한 결과, 제안한 방법은 영상변형 여부뿐만 아니라 그 위치도 알 수 있음을 실험적으로 확인하였다. 그러나, 50%이상의 압축이 가해지는 경우, 삽입된 워터마크가 많이 소실되어, 향후 압축공격에 대한 성능 개선이 필요한 것으로 나타났다.
본 논문에서는 인간의 시각 특성(Human Visual System)과 3D-DCT(Three Dimensional Discrete Cosine Transform) 블록 특성을 이용한 적응적인 비디오 워터마킹 방법을 제안한다. 3D-DCT 계수들의 분포에 따라 3D-DCT 블록을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 블록, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 블록, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 블록 등 3가지 패턴으로 분류한다. 또한 분류된 3D-DCT 블록의 패턴 비율에 따라 영상을 움직임과 텍스쳐 모두 있는 영상, 움직임은 거의 없고 텍스쳐만 있는 영상, 움직임과 텍스쳐 모두 거의 없는 영상 등 3가지 타입으로 분류한다. 제안된 워터마크 삽입 방법은 분류된 3D-DCT 블록패턴과 영상 타입에 따라 적응적으로 학습된 민감도 테이블과 비례 상수를 이용하여 입력 비디오 영상의 3D-DCT 중간 대역 계수에 적응적으로 워터마크를 삽입한다. 실험 결과들은 제안된 방법이 투명성과 강건성에서 이전 방법보다 우수함을 보인다.
인터넷을 기반으로 하는 디지털 컨텐츠 응용 분야에서 디지털 콘텐츠의 보안 및 인증은 매우 중요하다. 특히, 콘텐츠의 인증을 수행하는 방법에는 여러 가지가 있다. 디지털 워터 마킹은 이와같은 방법 중 하나이다. 특히, 논문은 디지털 이미지의 응용에서 동작하는 디지털 워터마크 기반 인증 방법을 제시한다. 제안 된 워터마크는 3 상태 정보를 가지고 있으며 참조 콘텐츠 없이 임베딩 및 검출을 수행하는 블라인드 워터마킹 방법이다. 디지털 콘텐츠의 소유자 정보를 인증 할 때 자기 상관 함수를 사용한다. 또한, 주파수 영역(DWT Domain)에서 원본 콘텐츠의 신호에 적응적이도록 대역 확산(Spread Spectrum) 방식을 사용한다. 따라서 은닉정보의 검출에서 일어나는 오류의 가능성을 줄였다. DWT에서의 워터마킹은 다른 변환 방법 (DFT, DCT 등)보다 빠른 은닉/검출의 장점을 가진다. 크기가 N=m X m인 이미지를 사용할 때의 계산량은 2상태 워터마크는 O (N·logN)인 반면 O (N)으로 줄어들 수 있다. 가장 우수한 장점은 비트 당 더 많은 정보를 숨길 수 있다는 것이다.
본 논문에서는 이산 웨이블릿 변환(DWT)영역에 인간의 시각시스템(HVS)용소를 적용한 압축에 강인한 디지털 워터마킹 알고리즘을 제안하였다 전처리과정으로 3-Levl DWT를 수행한 후, 주파수 계수의 공간적인 특성을 고려하여 워터마크를 삽입하였다. 최적의 워터마크삽입영역 선택을 위하여 영상의 명암대비도와 텍스처 특징을 파라미터로 실정하여 퍼지추론기를 설계하였다. 삽입되는 워터마크는 시각적으로 인지가 가능한 특정 로고 형태의 이진 영상을 사용하였고, 실험결과 JPEC 압축비율 $70\%$까지 $90\%$이상의 상관관계를 보였다.
디지털 영상에서 워터마킹이란 영상의 저작권 보호를 위한 방법이다. 이때 삽입되는 저작권 정보를 워터마크라 하고 이는 외부의 공격을 받더라도 쉽게 제거되지 않아야 한다. 그러나 대부분의 워터마킹 기법이 영상 압축, 필터링 둥의 파형 공격(waveform attack) 에는 강인하나 회전, 크기 변화, 이동, 잘려짐(cropping) 등과 같은 기하학적 공격(geometrical attack) 에 쉽게 깨어지는 단점을 보인다. 본 논문에서는 기하학적 공격에 대한 해결책으로 영상에서 불변의 무게중심(invariant centroid) 을 구하고 이를 템플릿(template) 으로 이용한 대수-극 좌표계 변환과 이산 여현 변환(Discrete Cosine Transform: DCT) 을 사용하여 워터마크를 삽입하고 검출하는 방법을 제안한다. 워터마크가 첨가된 영상에 가해지는 기하학적 공격은 불변의 무게중심과 대수-극 좌표계를 이용한 방법으로 극복하고, 파형 공격은 DCT 변환을 이용하여 해결하였다. 또한 워터마크 정보만을 역 LPM 변환하여 원 영상에 삽입하는 간접 삽입 방법을 사용함으로써 좌표계 변환으로 인한 화질의 열화를 막을 수 있었다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 방법에서 삽입된 워터마크의 검출이 불가능한 잘림을 동반한 기하학적 공격 후에도 워터마크의 검출이 가능하였다.
본 논문에서는 퍼지추론을 이용하여 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 기술하였다. 제안한 방법은 퍼지추론 및 대조도 등과 같은 인간의 시각시스템도 고려하였다. 먼저 시각시스템과 통계적 특성을 활용하여 최적의 계수 대역을 설정하였고, 외부환경 변화에도 대응할 수 있는 퍼지 추론기를 설계 하였다. 비가시성과 워터마크의 정확도를 실험한 결과, 대조도는 스므드 영상에서 우수하였고, 러프한 영상에서는 통계적 특성이 우수함을 보였다.
현대 사회에서의 생체인식 기술의 발전을 통해 홍채, 지분 등의 정보를 사용하여 사용자의 신원확인 등이 가능하게 되었으며, 생체정보의 유출/위조 방지에 대한 중요성이 높아지면서 관련 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 본 논문에서는 홍체 전체의 이미지에 삽입하거나 동공의 중심에 가까운 DCT(Discrete Cosine Transform)영역에 삽입방법, 동공 중심과 눈매의 영역을 검출하여 거리 및 DC 계수를 통하여 삽입 위치를 선택하는 방법 등 홍채영상 속 워터마크를 삽입하여 유출/위조된 홍채 영상을 검출하는 방법에서의 워터마크 삽입위치에 관한 방법을 연구하고, CASIA Irisimage Database ver 4.0의 워터마크를 삽입하여 NC(Normalized Correlation)의 값을 비교하여 워터마크 삽입 실험을 검증하였다.
3차원 영상을 생성하기 위해 깊이영상과 텍스쳐 영상의 활용이 보편화되면서 이들 영상에 대한 보호도 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 깊이와 텍스쳐 영상으로부터 임의의 시점에 생성되는 스테레오 및 다시점 영상의 소유권을 보호하기 위한 워터마킹 기법을 제안한다. 3D 워핑을 이용한 DIBR을 통해서 워터마크가 보존될 수 있도록 대상 영역을 설정한 이후에 2차원 DCT를 통해서 텍스쳐 영상을 주파수 계수로 변환한다. 이 계수의 일부를 양자화하여 워터마크를 삽입한다. 삽입된 워터마크는 확인이 되지 않기 때문에 비가시성을 확인할 수 있었고, 일반적인 영상처리 공격에 의해서 강인함을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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