Transmitting visual information over a broadcasting network is not only prone to a copyright violation but also is a forgery. Authenticating such information and protecting its authorship rights call for more advanced data encoding. To this end, electronic watermarking is often adopted to embed inscriptive signature in imaging data. Most existing watermarking methods while focusing on robustness against degradation remain lacking of measurement against security loophole in which the encrypting scheme once discovered may be recreated by an unauthorized party. This could reveal the underlying signature which may potentially be replaced or forged. This paper therefore proposes a novel digital watermarking scheme in temporal-frequency domain. Unlike other typical wavelet based watermarking, the proposed scheme employed the Lorenz chaotic map to specify embedding positions. Effectively making this is not only a formidable method to decrypt but also a stronger will against deterministic attacks. Simulation report herein highlights its strength to withstand spatial and frequent adulterations, e.g., lossy compression, filtering, zooming and noise.
본 논문에서는 영상접합 조작 검출을 위한 효율적인 마코프 특징을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용하는 마코프 상태는 이산 코사인 변환 영역에서 인접한 블록간 계수의 차이로 구성되며, 블록간 대칭성을 이용하여 다양한 1차 마코프 천이확률을 접합 검출을 위한 특징으로 추출한다. 아울러 마코프 확률의 분포를 분석하여 특징의 수를 줄이는 방법을 제안한다. 추출된 특징 벡터를 SVM(support vector machine) 분류기를 이용하여 학습한 후 영상의 접합 여부를 판별한다. 실험 결과를 통하여 본 논문의 방법이 기존의 방법보다 적은 수의 특징으로 높은 영상접합 조작 결과를 보임을 확인하였다.
지난 몇 년 동안 인터넷 기반의 디지털 컨텐츠의 신장으로 인하여 디지털 이미지의 기술과 사용이 대폭 늘어나면서 디지털 이미지의 보호에 대한 필요성이 대두되었다 이러한 디지털 이미지에 대한 저작권 보호를 위해서는 이미지의 내용 인증과 소유권 인증, 불법 복제 등을 확인할 수 있는 인증 기술이 요구된다. 눈에 띄지 않는 암호인 디지털 워터마크를 이미지에 삽입하는 기술인 디지털 워터마킹은 이미지의 투명성과 견고성을 제공해야 하며, 이를 위하여 정교한 인지 정보가 워터마킹 처리에 사용되어야 한다. 또 논문에서는 인간 중심의 시각 시스템의 관점에서 주파수 기반의 워터마크인 웨이브릿 변환을 통한 저작권 보호와 인증과 위조 방지에 대한 알고리즘을 구현하고자 한다.
영상 인증 알고리즘은 군사, 의료 분야 및 스캔된 증빙 문서, 계약서 등 민감한 분야에서 필요하며 원본에 대한 위조 여부를 증명하여야 한다. 인증 분야에서는 지각적 비가시성과 연성이 필요하다. 워터마크의 용량은 클수록 좋으며, 워터마크된 영상만으로 워터마크 추출이 가능한 블라인드 워터마킹은 구현이 어렵지만 가장 바람직하다. 또한 워터마크 추출 과정에서 거짓 긍정과 거짓 부정의 오류가 발생하지 않는 신뢰성은 필수적이다. 이 연구에서는 DCT의 고주파 영역에 계수를 조정하여 워터마크를 삽입하며, 신뢰성을 높이기 위하여 필요하다면 원본 영상의 명도 히스토그램을 보정하는 방법을 사용한다. 실험 결과에서는 제안한 알고리즘이 높은 PSNR 값에 의한 지각적 비가시성, 연성, 블라인드 특성을 만족시키며, 스테가노그라피 응용에 적용 가능할 정도로 큰 워터마크의 용량과 히스토그램의 보정에 의한 신뢰성을 가진 것으로 나타났다.
본 논문에서는 디지털 영상의 배포에서, 위 변조에 사용되는 미디언 필터링 (Median Filtering : MF)을 분류하는 포렌식 검출 알고리즘을 제안한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 특징벡터는 영상의 에지 검출량 정보 32, 64, 128에 대한 허프변환(Hough Transform)에 의하여, 각 허프라인 (Hough Line)의 양끝 좌표값과 Angle-Distance 좌표상의 허프픽크치 (Hough Peaks)를 조합하여 42-Dim.으로 구성하였다. 변조된 영상들 중에서 미디언 필터링을 분류하는 검출기는 SVM (Support Vector Machine)에서 특징벡터를 학습하여 구현되었다. 제안된 미디언 필터링 검출 알고리즘은 특징벡터의 길이가 10-Dim.의 MFR (Median Filtering Residual) 스킴 및 686-Dim.의 SPAM (Subtractive Pixel Adjacency Matrix) 스킴과 비교하여 원영상, 평균필터링 ($3{\times}3$), JPEG (QF=90, 70) 압축, 가우시안 필터링 ($3{\times}3$, $5{\times}5$) 영상 모두에서 미디언 필터링의 포렌식 분류율이 99% 이상의 성능을 확인하였다.
디지털로 신호를 표현하는 방법은 기존 아날로그 표현하는 방법에 비해 많은 장점을 가지고 있다. 하지만 디지털로 된 데이터는 언제 어디서든 대단위 복제가 가능하다. 즉, 저작권 침해, 불법 복제 및 배포, 손쉽게 위조할 수 있다는 점이 그것이다. 디지털 영상 정보의 보호를 위해 디지털 영상의 불법적인 내용 조작을 막고, 영상의 소유권을 보장할 수 있는 방법으로 디지털 워터마크 (Digital Watermark)가 있다. 디지털 워터마크는 공개키 알고리즘이나 방화벽 등으로 해독된 영상에 대하여 부가적인 보호를 제공한다. 본 논문에서는 디지털 영상 데이터의 정보 보호를 위해 주파수 영역에서의 웨이브릿 변환 (Wavelet Transform)을 이용한 이미지 적응 디지털 워터마킹(Image-Adaptive Digital Watermarking) 방법을 제안한다. 이미지 적응 웨이브릿 (Image-Adaptive Wavelet)은 영상을 주파수적으로 분해하면서 각 대역들의 공간 영역에서의 정보를 함께 지니고 JND(Just noticeable difference)을 포함한다. 이미지 적응 웨이브릿의 이러한 특성을 이용하여 다해상도 분해하고, 손실 압축 (Loss Compression)이나 필터링(Filtering), 잡음 (Noise) 등에 크게 영향받는 저주파 성분과 인간의 시각적으로 큰 의미를 갖는 고주파 성분의 특성을 이용하여 워터마크를 삽입한다.
본 논문에서는 12개의 방향성 $5\times{5}$ 그라디언트 마스크를 서명영상에 적용하여 추출한 밀도함수와 가중치 평균퍼지 분류기를 사용하여 오프라인 서명 검증기법을 연구하였다. Nevatia-Babu 그라디언트 마스크에 근간을 두고 추출한 12방향에 대한 밀도함수는 서명영상의 전체적인 형태와 연관이 있어 본 연구의 특징벡터로 사용되었다. 가중치 평균 퍼지분류기의 판단기준이 되는 특징벡터들의 집합은 친필 서명샘플들에서만 추출되어 위조서명의 검출에 적용되었다. 본 논문의 실험결과는 제안된 시스템이 다양한 위조서명에 관한 어떤 사전지식이 없다할지라도 77% 이상의 높은 검증률로 서명영상의 진위여부를 가려낼 수 있음을 보였다.
Negara, Ali Fahmi Perwira;Yeom, Jaekeun;Choi, Deokjai
International Journal of Contents
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제9권2호
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pp.14-21
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2013
Current smartphone authentication systems are deemed inconvenient and difficult for users on remembering their password as well as privacy issues on stolen or forged biometrics. New authentication system is demanded to be implicit to users with very minimum user involvement being. This idea aims towards a future model of authentication system for smartphones users without users realizing them being authenticated. We use the most frequent activity that users carry out with their smartphone, which is the calling activity. We derive two basics related interactions that are first factor being arm's flex (AF) action to pick a phone to be near ones' ears and then once getting near ear using second factor from ear shape image. Here, we combine behavior biometrics from AF in first factor and physical biometrics from ear image in second factor. Our study shows our dual-factor authentication system does not require explicit user interaction thereby improving convenience and alleviating burden from users from persistent necessity to remember password. These findings will augment development of novel implicit authentication system being transparent, easier, and unobtrusive for users.
This paper delas with the detection of freehand forgeries of signatures based on the averaged directional amplitudes of gradient vetor which are related to the overall shape of the handwritten signature and fuzzy ARTMAP neural network classifier. In the first step, signature images are extracted from the background by a process involving noise reduction and automatic thresholding. Next, twelve directional amplitudes of gradient vector for each pixel on the signature line are measure and averaged through the entire signature image. With these twelve averaged directional gradient amplitudes, the fuzzy ARTMAP neural network is trained and tested for the detection of freehand forgeries of singatures. The experimental results show that the fuzzy ARTMAP neural network cna lcassify a signature whether genuine or forged with greater than 95% overall accuracy.
Journal of information and communication convergence engineering
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제9권1호
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pp.95-99
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2011
Digital forensics is the emerging research field for determining digital forgeries. Key issues of the tampered images are to solve the problems for detecting the interpolation factor and the tampered regions. This paper describes a method to detect the interpolation factors and the forged maps using the differential method and fast Fourier transform(FFT) along the horizontal, vertical, and diagonal direction, respectively from digital filtered tampered images. The detection map can be used to find out interpolated regions from the tempered image. Experimental results demonstrate the proposed algorithm proves effective on several filtering images by adobe $Photoshop^{TM}$ and show a ratio of detecting the interpolated regions and factors from digital filtered composite images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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