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An Adaptive Steganography for 3D Triangle Models

机译:用于3D三角形模型的自适应隐写术

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摘要

In this paper, a new adaptive, highcapacity steganography for 3D triangle models using multi QIM is proposed. Even vertex of a 3D model can adaptively embed variable 3σ(σ≥1) bits using contour space subdivision with low distortion. We first use normal direction of vertexes to estimate the embedding capacity of even-vertex with respect to human visual system, then contour space subdivision is used to project the vertex to contour plane, finally at least three bits can be embedded by multi QIM in a vertex. The experiment results show that the proposed technique is adaptive, has high capacity' and low distortion, and is robust against afflne transformations and vertex reordering attack.
机译:在本文中,提出了一种使用多Qim的3D三角形模型的新的自适应,高度的隐写术。甚至3D模型的顶点也可以使用具有低失真的轮廓空间细分可以自适应地嵌入变量3σ(σ≥1)比特。我们首先使用顶点的正常方向来估计偶数顶点的嵌入容量对于人类视觉系统,然后轮廓空间细分用于将顶点投影到轮廓平面,最后至少有三位可以通过多Qim嵌入一个顶点。实验结果表明,所提出的技术是自适应的,具有高容量'和低扭曲,并且对AFFLNE转换和顶点重新排序攻击具有稳健性。

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