【摘 要】
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数字媒体技术的快速发展使电子设备成为存储和传播图像、音像等信息媒体的主要媒介。这些数据能被毫不费力且几乎无损的复制,极大地促进了信息交流,但非法的拷贝和拍摄也给版权保护和保密工作带来了巨大的困难。通过数字水印技术,在信息媒体中隐藏来源信息,这样既不影响观感,又能在内容被盗用或泄密后准确地溯源。对此提出了一种基于信息熵与噪声可见性函数的背景自适应的点阵式屏幕水印。溯源时,将屏摄图片输入目标检测器,就
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数字媒体技术的快速发展使电子设备成为存储和传播图像、音像等信息媒体的主要媒介。这些数据能被毫不费力且几乎无损的复制,极大地促进了信息交流,但非法的拷贝和拍摄也给版权保护和保密工作带来了巨大的困难。通过数字水印技术,在信息媒体中隐藏来源信息,这样既不影响观感,又能在内容被盗用或泄密后准确地溯源。对此提出了一种基于信息熵与噪声可见性函数的背景自适应的点阵式屏幕水印。溯源时,将屏摄图片输入目标检测器,就能检测到屏幕水印并解析出隐藏信息。但是,按照传统的深度学习的离线水印生成与检测训练方法存在以下缺点:1)水印的视觉可见性与训练数据强绑定,当可见性调整时,需要在新数据上重新训练模型,造成了大量时间和精力的浪费。2)训练时检测损失并不能直接反馈给水印数据,因此水印无法根据检测效果动态调整。3)由于手工设计水印的局限性,容易出现水印视觉可见性不一致的情况,这种问题往往无法简单通过调整参数解决。针对上述问题,提出了一种端到端的基于对抗训练的在线水印生成与检测方法。在训练中,生成器的可见性损失与检测器的检测损失相互对抗和促进。检测误差通过反向传播直接反馈给生成器,指导生成更易于检测的水印。对检测器设计了多种用于模拟屏摄变换的数据增广策略,提高了其性能。此外,还设计了极其轻量化且高效的生成器,大幅降低了网络的参数量和计算量。利用对抗训练得到不同可见性的水印生成器以及对应的检测器,并用这些生成器以及之前的水印生成方法在相同的图片上进行嵌入。之后用手机拍摄这些图片,得到各自的屏摄图片数据集,并通过PSNR和SSIM等指标评估水印可见程度。最后将这些检测器与传统方法的检测器在各自的测试集上进行了对比。两种方法的检测器m AP@0.5均在90%左右,此外,对抗训练的方法在视觉可见性更低的时候也能得到高于传统方法的m AP@[0.5,0.95],证明了所提出方法的有效性。
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