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초록·키워드
In this paper, we propose an adaptive image wavelet-based watermarking with SOM(Self-organizing Map) neural networks, in which a pseudo-random sequence is embed into wavelet LL2 sub-band. The LL2 area is not suitable for embedding because of severe visual degradation. We overcome the degradation problem by embedding watermarks into visually insensitive locations using HVS and adapting suitable watermark strength and length using SOM.
Experimental results show that our proposed method has good perceptual invisibility and robustness for various attacks. About two different watermark, we can know that the binary watermark sequence has more invisible and robust than a sequences of real random number with a normal distribution N(0, 1) in comparison about different watermark.
Experimental results show that our proposed method has good perceptual invisibility and robustness for various attacks. About two different watermark, we can know that the binary watermark sequence has more invisible and robust than a sequences of real random number with a normal distribution N(0, 1) in comparison about different watermark.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-004-004247522
