PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Algorytm ukrywania danych w obrazie oparty na klasyfikacji do wykrywania i rozpoznawania ukrytych informacji

Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Image data hiding algorithm based on classification for detecting and recognising hidden information
Konferencja
Konferencja Radiokomunikacji i Teleinformatyki (20-22.09.2023 ; Kraków, Polska)
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
W artykule przedstawiono innowacyjny algorytm ukrywania danych w obrazach oparty na klasyfikacji. Metoda pozwala na niezauważalne dla ludzkiego oka ukrycie danych, a jednocześnie zapewnia możliwość ich późniejszego wykrycia i rozpoznania bez konieczności posiadania klucza lub oryginalnego obrazu. Przeprowadzone eksperymenty potwierdzają skuteczność i niezawodność tej metody w porównaniu z innymi algorytmami. Proponowane rozwiązanie może się przyczynić do rozwoju takich dziedzin jak: bezpieczeństwo informacyjne, ochrona prywatności, autoryzacja i znakowanie wodne.
EN
The article presents an innovative algorithm for data hiding in images based on classification. The method allows imperceptible data hiding to the human eye while also providing the ability to later detect and recognise the hidden data without needing a key or the original image. The conducted experiments confirm the effectiveness and reliability of this method compared to other algorithms. The proposed solution can contribute to developing fields such as information security, privacy protection, authentication, and watermarking.
Rocznik
Tom
Strony
337--340
Opis fizyczny
Bibliogr. 7 poz., rys., tab.
Twórcy
  • Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa
  • Wojskowa Akademia Techniczna, Warszawa
Bibliografia
  • [1] He, Kaiming, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, and Jian Sun. 2015. "Deep Residual Learning for Image Recognition." ArXiv:1512.03385.
  • [2] Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, and Thomas Brox. 2015. "U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation." ArXiv:1505.04597
  • [3] Marszałek, Marcin, Ivan Laptev, and Cordelia Schmid. 2009. "Actions in Context." In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
  • [4] Zhang, Richard, Phillip Isola, Alexei A. Efros, Eli Shechtman, and Oliver Wang. 2018. "The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric." In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR).
  • [5] Zhang, Kevin Alex, Alfredo Cuesta-Infante, Lei Xu, and Kalyan Veeramachaneni. 2019. "SteganoGAN: High Capacity Image Steganography with GANs." ArXiv:1901.03892
  • [6] Zhu, Jiren, Russell Kaplan, Justin Johnson, and Li Fei-Fei. 2018. "HiDDeN: Hiding Data With Deep Networks." ArXiv:1807.09937 [cs.CV]
  • [7] Duan, Xintao, Nao Liu, Mengxiao Gou, Wenxin Wang, and Chuan Qin. 2020. "SteganoCNN: Image Steganography with Generalization Ability
Uwagi
Opracowanie rekordu ze środków MEiN, umowa nr SONP/SP/546092/2022 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2022-2023).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-a1354894-464b-4e10-ad5b-bbf69c570797
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.