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Reliable Information Hiding Based on Support Vector Machine

机译:基于支持向量机的可靠信息隐藏

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摘要

Darbe siūloma patikimo informacijos slėpimo schema, kurios pagrindą sudaro atraminių vektorių metodas ir klaidas taisantys kodai. Informacijos slėpimas modeliuojamas kaip suspausto vandenženklio vaizdas. Paslėptosios informacijos ištraukimas nagrinėjamas kaip skaitmeninio signalo perdavimo ryšio kanalu uždavinys. Siūlomos schemos patikimumas tikrinamas įvairiomis atakomis. Aprašytų straipsnyje eksperimentų rezultatai rodo gerą pasiūlyto metodo patikimumą.%In this paper, a reliable information hiding scheme based on support vector machine and error correcting codes is proposed. To extract the hidden information bits from a possibly tampered watermarked image with a lower error probability, information hiding is modeled as a digital communication problem, and both the good generalization ability of support vector machine and the error correction code BCH are applied. Due to the good learning ability of support vector machine, it can learn the relationship between the hidden information and corresponding watermarked image; when the watermarked image is attacked by some intentional or unintentional attacks, the trained support vector machine can recover the right hidden information bits. The reliability of the proposed scheme has been tested under different attacks. The experimental results show that the embedded information bits are perceptually transparent and can successfully resist common image processing, jitter attack, and geometrical distortions. When the host image is heavily distorted, the hidden information can also be extracted recognizably, while most of existing methods are defeated. We expect this approach provide an alternative way for reliable information hiding by applying machine learning technologies.
机译:提出了一种基于支持向量法和纠错码的可靠信息隐藏方案。信息隐藏被建模为压缩水印的图像。隐藏信息的提取被认为是通过通信信道进行数字信号传输的任务。所提出的方案的可靠性通过各种攻击来检验。本文所述的实验结果表明,该方法具有良好的可靠性。%本文提出了一种基于支持向量机和纠错码的可靠信息隐藏方案。为了从具有较低错误概率的可能被篡改的水印图像中提取隐藏的信息比特,将该信息隐藏建模为数字通信问题,并且支持向量机的良好泛化能力和纠错码BCH均被应用。由于支持向量机具有良好的学习能力,因此可以学习隐藏信息与相应的水印图像之间的关系。当水印图像受到某些有意或无意的攻击时,训练后的支持向量机可以恢复正确的隐藏信息位。该方案的可靠性已经在不同的攻击下进行了测试。实验结果表明,嵌入的信息位在感知上是透明的,可以成功抵抗常见的图像处理,抖动攻击和几何失真。当主机图像严重失真时,隐藏的信息也可以被识别出来,而现在的现有方法遭到了破坏。我们希望这种方法将为通过应用机器学习技术提供可靠信息隐藏提供替代方法。

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