مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ انگلیسی

Robust, Adaptive, and Blined Digital Image Watermarking Based on Exterme Learning Machine Using Joint DWT-DCT

Robust, Adaptive, and Blined Digital Image Watermarking Based on Exterme Learning Machine Using Joint DWT-DCT

چکیده مقاله

In this paper, a multiple assessment criterion based blind watermarking scheme for grayscale image watermarking using Weighted Regularized Extreme Learning Machine WRELM is proposed One level Discrete Wavelet Transform DWT is applied on three standard test images LL1 sub band coefficients are chosen for watermark embedding WRELM is initially tuned with a fixed number of training data used in its initial phase and size of block of data learned by it in each step The training set is developed by performing Discrete Cosine Transform DCT for LL1 sub band, previously divided to 8 8 coefficients DCT blocks Nine maximum valued coefficients of every DCT blocks, selected in zigzag manner, consider as training set, which is fed to WRELM for training Human Vision System HVS features, and entropy assessments of DCT coefficients are the our assessment criterions, product by WRELM training The input vector of WRELM is an array with 8 coefficients of training set except the middle The WRELM target is a vector related to input vector with equivalent 8 values equal to middle coefficient of training set The output of WRELM is predicted value for actual middle coefficient of training set correspond to our assessment criterions, it is very important for robust embedding the bit of binary watermark image, in this coefficient Our extracting process is blind, it means there is no need for original image for extracting the watermark bits Results show great visual nature of watermarked images and great comparability between the extracted and original watermarks from watermarked and attacked images The PSNR and SIM are viewed as well optimized both in the event of watermarked and attacked images

کلیدواژه‌ها

نویسندگان

تصویر Ayoub Taheri

Ayoub Taheri

Department of Computer Engineering, Faculty of IT, University of Payame Noor, P O Box ۱۹۳۹۵ ۴۶۹۷, Tehran, Iran

تصویر Simin Mansouri Boroujeni

Simin Mansouri Boroujeni

Department of Statistics, University of Payame Noor, P O Box ۱۹۳۹۵ ۴۶۹۷, Tehran, Iran

شیوه ارجاع

Taheri, Ayoub and Mansouri Boroujeni, Simin,1403,Robust, Adaptive, and Blined Digital Image Watermarking Based on Exterme Learning Machine Using Joint DWT-DCT,The 22th National Conference on Computer Science and Engineering and Information Technology,Babol

ارائه‌شده در

پوستر مجموعه مقالات بیست و دومین کنفرانس ملی علوم و مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات مجموعه مقالات بیست و دومین کنفرانس ملی علوم و مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات30 فروردین 1403 · بابل
ادامه مسیر پژوهش

مقالات مرتبط

مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۵۰۸ مشاهده

ارزیابی سطح بلوغ امنیت در شرکت های ارائه دهنده خدمات پرداخت (PSP)

در دنیای امروز، امنیت سایبری به دغدغه ای مهم برای سازمان ها در هر اندازه و صنعتی تبدیل شده است هکرها و م…

PSPارزیابی سطح بلوغ امنیتمدل بلوغ امنیت سایبری
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۸۴ مشاهده

Diagnosis of Mild Cognitive Impairment (MCI) Using a CNN-LSTM Hybrid Algorithm

In recent years, the global increase in life expectancy has highlighted the importance of diagnosing Alz…

Alzheimer’s DiseaseBrain MRIConvolutional Neural Network
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۵۸ مشاهده

بررسی تست نفوذ به روش های کلاسیک و ارائه مفهوم تست نفوذ بی رحمانه (BPT)

پیاده سازی کامل کنترل های امنیتی یکی از گام های اصلی در برقراری امنیت در سازمان است این کار مستلزم صرف م…

ارزیابی امنیتیهک قانونمندتست نفوذ بی رحمانه
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۵۸ مشاهده

بررسی هوش مصنوعی در مدیریت شهری

به کارگیری هوش مصنوعی در شهرداری ها ومدیریت شهری چهره شهرها را دگرگون کرده است؛ بسیاری از امکاناتی که در…

هوش مصنوعیشهرداری هامدیریت شهری
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۵۶ مشاهده

شبکه های پتری مبتنی بر سیستم های سایبری فیزیکی : چالش ها و کاربردی

سیستم های سایبری فیزیکی سیستم هایی هستند که در واقع ارتباط دهنده بین سیستم های فیزیکی با سیستم های مجازی…

شبکه های پتریCPSسیستم های سایبری فیزیکی
مقاله کنفرانسی سال ۱۴۰۳ ۴۱۱ مشاهده

توسعه سیستم پشتیبان تصمیم جهت مدیریت ویژگی های محصول با استفاده از علم داده و یادگیری عمیق جهت بهینه سازی پرتفولیو و پلت فرم محصولات مطالعه موردی : صنعت خودرو

صنعت خودرو در بهینه سازی پلتفرم و مدیریت پورتفولیو برای پاسخگویی به تقاضاهای در حال تحول مشتری، الزامات…

برنامه ریزی پرتفولیومدیریت ویژگی هامدل های یادگیری عمیق