텍스트 워터마킹 알고리즘

소개글

텍스트 워터마킹 알고리즘에 대한 보고서 자료입니다.

목차

단어 분류와 Inter-word 공간의 통계량을 기초로한 텍스트 워터마킹 알고리즘

<개요>

<1.서론>

<2.단어와 세그먼트의 분류>
2.1 단어분류(word classification)
2.2 세그먼트의 분류

<3.워터마크 신호의 삽입(insertion)과 검출(detection)>
3.1 단어간 여백의 통계량
3.2 워터마킹 신호의 삽입과 검출

<4.실험 및 고찰>
4.1 실험
4.2 고찰

<5.결론>

본문내용

량을 계산한다.
5.분포량 으로부터 신호를 디코딩 한다.
<4.실험 및 고찰>
4.1 실험
실험에서 K=2, S=3, L=8 그리고 인코딩룰1의 파라미터를 사용한다.
는 원래 이미지이고 (b)는 워터마킹후의 이미지이다. 은 워터마킹 전후의 몇 개의 라인을 비교해 두었다. 우리는 단어가 왼쪽 또는 오른쪽으로 약간 이동한 것을 볼 수 있다. 이동량은 기대했던 것 보다 적음을 알 수 있다.
의 그래프는 픽셀에서 단어이동량을 나타낸다. 평균이동량은 1.88 픽셀이고 최대 이동량은 3픽셀이다.
4.2 고찰
이 파트에서는 기존의 단어이동 알고리즘을 넘어서 제안한 알고리즘의 이점에 대해 알아본다.
(1)비지각성(Imperceptibility)
;같은 클래스 라벨인 세그먼트는 전체 페이지나 문서에 분포되어 있어서 문서를 더 미세하게 나타낼 수 있다. 또한 인코딩은 우리가 통계량을 사용하기 때문에 더 작은 단어 이동량을 필요로 한다.
(2)강인성(Robustness)
;조절된 라인이나 단어는 요구되지 않는다. 일부단어나 라인의 손실은 그들이 통계적인 분포에서 인코딩 조건을 깨지 않는다면 마지막 결과에 직접적으로 영향을 미치지 않는다. 그래서 이 알고리즘은 페이지 세그먼테이션 프로그램의 에러에 강하다. 또한 다른 눈여겨볼만한 특징은 이미지 일부 또한 통계량을 포함하므로 이미지의 일부로부터 위터마킹된 신호를 검출할 수 있다.
(3)페이로드(Payload)
;페이로드는 문서에서 라인과 단어의 수에 상관없이 일정하다. 3가지 요소에 따라 결정된다. 단어 클래스의 수(K), 세그먼트 클래스의 수(L), 통계적 분포의 형태( )이다.
입력문서에서 단어의 양이 충분하다고 가정하면, 큰 페이로드값을 가진다.
(4)보이지 않음(Blindness) ;이 알고리즘은 블라인드 방식에서 작동된다.
(5) 기타 ; 알고리즘은 컨트롤 라인을 요구하지 않으므로 그것은 페이지 이미지나 몇 개의 페이지를 가진 전체 문서에서 사용된다.
<5.결론>
우리는 단어 분류와 inter-word 공간 통계량의 개념을 가지고 텍스트 워터마킹을 위한 새로운 단어이동 알고리즘을 제안하였다. 기존의 단어이동 알고리즘을 넘은 몇가지 이점은 비지각성, 강인성, 페이로드이다. 이 이점은 제안한 알고리즘이 세그먼트 클래스로 정보를 숨기고 클래스의 세그먼트가 전체 문서에 분포되어 있다는 일반적인 특징을 가지고 있기 때문에 가능한 것이다.

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