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Introduzione                         Metodo di Pre-warping                                        Risultati               ...
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Introduzione     Qualità dopo il pre-warping                          Metodo di Pre-warping      Analisi della qualità dop...
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Metodo di pre-warping con campi di markov per la prevenzione di attacchi a collusione nella marchiatura elettronica di immagini

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Metodo di pre-warping con campi di markov per la prevenzione di attacchi a collusione nella marchiatura elettronica di immagini - Michele Fenzi - AA 2008-2009 Relatori: Prof. Vito Cappellini, Prof Alessandro Piva, Dr. Roberto Caldelli (Best Paper Award)

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Metodo di pre-warping con campi di markov per la prevenzione di attacchi a collusione nella marchiatura elettronica di immagini

  1. 1. Introduzione Metodo di Pre-warping Risultati Conclusioni e sviluppi Metodo di pre-warping con campi di Markov per la prevenzione di attacchi a collusione nella marchiatura elettronica di immagini Tesi di: Michele FenziRelatori:Prof. V. Cappellini, Dr. Ing. A. Piva, Dr. Ing. R. Caldelli Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  2. 2. Introduzione Metodo di Pre-warping Risultati Conclusioni e sviluppiSommario 1 Introduzione Impostazione del lavoro Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  3. 3. Introduzione Metodo di Pre-warping Risultati Conclusioni e sviluppiSommario 1 Introduzione Impostazione del lavoro 2 Metodo di Pre-warping I campi di Markov La tecnica sviluppata La normalizzazione Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  4. 4. Introduzione Metodo di Pre-warping Risultati Conclusioni e sviluppiSommario 1 Introduzione Impostazione del lavoro 2 Metodo di Pre-warping I campi di Markov La tecnica sviluppata La normalizzazione 3 Risultati Qualità dopo il pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Prestazioni di rilevazione del sistema Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  5. 5. Introduzione Metodo di Pre-warping Risultati Conclusioni e sviluppiSommario 1 Introduzione Impostazione del lavoro 2 Metodo di Pre-warping I campi di Markov La tecnica sviluppata La normalizzazione 3 Risultati Qualità dopo il pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Prestazioni di rilevazione del sistema 4 Conclusioni e sviluppi Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  6. 6. Introduzione Metodo di Pre-warping Impostazione del lavoro Risultati Conclusioni e sviluppiSommario 1 Introduzione Impostazione del lavoro 2 Metodo di Pre-warping I campi di Markov La tecnica sviluppata La normalizzazione 3 Risultati Qualità dopo il pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Prestazioni di rilevazione del sistema 4 Conclusioni e sviluppi Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  7. 7. Introduzione Metodo di Pre-warping Impostazione del lavoro Risultati Conclusioni e sviluppiMarchiatura elettronica Tecnica che permette l’inserimento in dati digitali di una stringa informativa che si può rilevare o estrarre successivamente. Si usa in molte applicazioni tra cui: protezione IPR, controllo di copia, fingerprinting. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  8. 8. Introduzione Metodo di Pre-warping Impostazione del lavoro Risultati Conclusioni e sviluppiMarchiatura elettronica Tecnica che permette l’inserimento in dati digitali di una stringa informativa che si può rilevare o estrarre successivamente. Si usa in molte applicazioni tra cui: protezione IPR, controllo di copia, fingerprinting. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  9. 9. Introduzione Metodo di Pre-warping Impostazione del lavoro Risultati Conclusioni e sviluppiDefinizioni Attacco a collusione: Un gruppo di utenti si coalizza per attaccare il sistema di marchiatura. Per esempio, combinando le proprie copie contenenti ciascuna un marchio differente allo scopo di crearne una nuova di elevata qualità e priva di marchio.
  10. 10. Introduzione Metodo di Pre-warping Impostazione del lavoro Risultati Conclusioni e sviluppiDefinizioni Attacco a collusione: Un gruppo di utenti si coalizza per attaccare il sistema di marchiatura. Per esempio, combinando le proprie copie contenenti ciascuna un marchio differente allo scopo di crearne una nuova di elevata qualità e priva di marchio.
  11. 11. Introduzione Metodo di Pre-warping Impostazione del lavoro Risultati Conclusioni e sviluppiDefinizioni Attacco a collusione: Un gruppo di utenti si coalizza per attaccare il sistema di marchiatura. Per esempio, combinando le proprie copie contenenti ciascuna un marchio differente allo scopo di crearne una nuova di elevata qualità e priva di marchio.
  12. 12. Introduzione Metodo di Pre-warping Impostazione del lavoro Risultati Conclusioni e sviluppiDefinizioni Pre-warping: Modifica unica e percettivamente irrilevante dell’immagine da applicarsi prima della marchiatura. Garantisce una forte degradazione della qualità dell’immagine generata da un attacco a collusione. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  13. 13. Introduzione Metodo di Pre-warping Impostazione del lavoro Risultati Conclusioni e sviluppiDefinizioni Pre-warping: Modifica unica e percettivamente irrilevante dell’immagine da applicarsi prima della marchiatura. Garantisce una forte degradazione della qualità dell’immagine generata da un attacco a collusione. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  14. 14. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiSommario 1 Introduzione Impostazione del lavoro 2 Metodo di Pre-warping I campi di Markov La tecnica sviluppata La normalizzazione 3 Risultati Qualità dopo il pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Prestazioni di rilevazione del sistema 4 Conclusioni e sviluppi Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  15. 15. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiCampi di Markov La teoria dei campi di Markov (MRF) è un ramo della teoria della probabilità e si usa nell’elaborazione delle immagini perché definisce un modello che permette di descrivere la coerenza tra pixel vicini attraverso i concetti di clique e potenziale. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  16. 16. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiCampi di Markov La teoria dei campi di Markov (MRF) è un ramo della teoria della probabilità e si usa nell’elaborazione delle immagini perché definisce un modello che permette di descrivere la coerenza tra pixel vicini attraverso i concetti di clique e potenziale. Per il teorema di Hammersley-Clifford, la distribuzione di probabilità di un MRF ha la forma di una distribuzione di Gibbs. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  17. 17. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiCampi di Markov La teoria dei campi di Markov (MRF) è un ramo della teoria della probabilità e si usa nell’elaborazione delle immagini perché definisce un modello che permette di descrivere la coerenza tra pixel vicini attraverso i concetti di clique e potenziale. Per il teorema di Hammersley-Clifford, la distribuzione di probabilità di un MRF ha la forma di una distribuzione di Gibbs. Un campo di Markov presenta una variazione molto liscia tra i valori assunti dalle variabili “spazialmente vicine” del campo. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  18. 18. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiDefinizioni matematiche Sistema di vicinanza N = {Ni |i ∈ S} (Ni è il vicino del pixel i) Cliques C1 = {i|i ∈ S}, C2 = {(i, ˜)|˜ ∈ Ni , i ∈ S}, . . . i i MRF F = {F1 , F2 , . . . , Fm } (variabili aleatorie associate a ogni pixel) è un MRF se e solo se 1 P(f ) > 0, ∀f ∈ Lm (positività) 2 P(fi |fS−{i} ) = P(fi |fNi ), ∀i ∈ S (proprietà di Markov) 1 − T U(f ) Distribuzione di Gibbs P(f ) = Z−1 × e (probabilità della configurazione di spostamento, Z e T, costanti di normalizzazione e shaping) Funzione energia U(f ) = c∈C Vc (f ) 2 (fy −f˜ )2 Potenziale di clique V(x,y),(˜,˜) (f ) = xy 1 2πσx σy exp{−[ (fx2σf2 ) + −˜ x 2σ2 y ]} x y Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  19. 19. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiLa tecnica Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettono una forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine, senza l’introduzione di distorsioni dannose. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  20. 20. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiLa tecnica Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettono una forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine, senza l’introduzione di distorsioni dannose. Algoritmo MRF Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  21. 21. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiLa tecnica Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettono una forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine, senza l’introduzione di distorsioni dannose. Algoritmo MRF 1 Creazione di una matrice aleatoria dim × dim di elementi con distribuzione uniforme nel range [−amp, amp]. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  22. 22. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiLa tecnica Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettono una forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine, senza l’introduzione di distorsioni dannose. Algoritmo MRF 1 Creazione di una matrice aleatoria dim × dim di elementi con distribuzione uniforme nel range [−amp, amp]. 2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing per rendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4 pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  23. 23. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiLa tecnica Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettono una forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine, senza l’introduzione di distorsioni dannose. Algoritmo MRF 1 Creazione di una matrice aleatoria dim × dim di elementi con distribuzione uniforme nel range [−amp, amp]. 2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing per rendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4 pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia. 3 Sovracampionamento della matrice di spostamento fino alla dimensione originale dell’immagine. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  24. 24. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiLa tecnica Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettono una forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine, senza l’introduzione di distorsioni dannose. Algoritmo MRF 1 Creazione di una matrice aleatoria dim × dim di elementi con distribuzione uniforme nel range [−amp, amp]. 2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing per rendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4 pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia. 3 Sovracampionamento della matrice di spostamento fino alla dimensione originale dell’immagine. 4 Interpolazione dell’immagine con la matrice di spostamento. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  25. 25. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiEsempio di campo di spostamento di Markov Campo di spostamento di Markov Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  26. 26. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiEsempio Immagine originale Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  27. 27. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiEsempio Immagine pre-warpata Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  28. 28. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiVantaggi e svantaggi Vantaggi & Svantaggi Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  29. 29. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiVantaggi e svantaggi Vantaggi & Svantaggi L’immagine pre-warpata è modificata in modo liscio. Non si hanno distorsioni di tipo blurring, defocusing, artefatti di blocking. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  30. 30. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiVantaggi e svantaggi Vantaggi & Svantaggi L’immagine pre-warpata è modificata in modo liscio. Non si hanno distorsioni di tipo blurring, defocusing, artefatti di blocking. Le distorsioni introdotte sono evidentemente degradanti a livello semantico: I contorni diritti diventano piegati e/o ondulati. I contorni rotondi diventano ellittici e/o ondulati. Si perde la simmetria naturale negli oggetti. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  31. 31. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiVantaggi e svantaggi Vantaggi & Svantaggi L’immagine pre-warpata è modificata in modo liscio. Non si hanno distorsioni di tipo blurring, defocusing, artefatti di blocking. Le distorsioni introdotte sono evidentemente degradanti a livello semantico: I contorni diritti diventano piegati e/o ondulati. I contorni rotondi diventano ellittici e/o ondulati. Si perde la simmetria naturale negli oggetti. Á Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  32. 32. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiVantaggi e svantaggi Vantaggi & Svantaggi L’immagine pre-warpata è modificata in modo liscio. Non si hanno distorsioni di tipo blurring, defocusing, artefatti di blocking. Le distorsioni introdotte sono evidentemente degradanti a livello semantico: I contorni diritti diventano piegati e/o ondulati. I contorni rotondi diventano ellittici e/o ondulati. Si perde la simmetria naturale negli oggetti. Á Inserimento di un passo di normalizzazione nell’algoritmo. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  33. 33. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiAlgoritmo di normalizzazione L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originale in modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendente dall’immagine. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  34. 34. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiAlgoritmo di normalizzazione L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originale in modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendente dall’immagine. Algoritmo di normalizzazione Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  35. 35. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiAlgoritmo di normalizzazione L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originale in modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendente dall’immagine. Algoritmo di normalizzazione 1 Trovare l’immagine dei contorni. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  36. 36. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiAlgoritmo di normalizzazione L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originale in modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendente dall’immagine. Algoritmo di normalizzazione 1 Trovare l’immagine dei contorni. 2 Identificare ogni singolo contorno. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  37. 37. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiAlgoritmo di normalizzazione L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originale in modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendente dall’immagine. Algoritmo di normalizzazione 1 Trovare l’immagine dei contorni. 2 Identificare ogni singolo contorno. 3 In ogni contorno, controllare che gli spostamenti di ogni pixel siano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispetto al comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicare una normalizzazione. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  38. 38. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiAlgoritmo di normalizzazione L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originale in modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendente dall’immagine. Algoritmo di normalizzazione 1 Trovare l’immagine dei contorni. 2 Identificare ogni singolo contorno. 3 In ogni contorno, controllare che gli spostamenti di ogni pixel siano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispetto al comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicare una normalizzazione. 4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro una distanza dipendente dalla dimensione dell’immagine e dall’intensità della distorsione iniziale. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  39. 39. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiAlgoritmo di normalizzazione L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originale in modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendente dall’immagine. Algoritmo di normalizzazione 1 Trovare l’immagine dei contorni. 2 Identificare ogni singolo contorno. 3 In ogni contorno, controllare che gli spostamenti di ogni pixel siano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispetto al comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicare una normalizzazione. 4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro una distanza dipendente dalla dimensione dell’immagine e dall’intensità della distorsione iniziale. 5 Usare questo algoritmo in modalità multi-scale. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  40. 40. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiEffetto della normalizzazione Immagine pre-warpata Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  41. 41. Introduzione I campi di Markov Metodo di Pre-warping La tecnica sviluppata Risultati La normalizzazione Conclusioni e sviluppiEffetto della normalizzazione Immagine pre-warpata normalizzata Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  42. 42. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiSommario 1 Introduzione Impostazione del lavoro 2 Metodo di Pre-warping I campi di Markov La tecnica sviluppata La normalizzazione 3 Risultati Qualità dopo il pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Prestazioni di rilevazione del sistema 4 Conclusioni e sviluppi Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  43. 43. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiValutazione della qualità Molti schemi di marchiatura vengono valutati in base a prestazioni misurate con il PSNR (Peak Signal to Noise Ratio), ma questa metrica non è adatta al tipo di distorsione prodotta dall’algoritmo di pre-warping proposto, a causa dell’introduzione di distorsioni geometriche locali. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  44. 44. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiIndice di somiglianza dei contorni Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione della somiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine di test. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  45. 45. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiIndice di somiglianza dei contorni Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione della somiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine di test. Indice di somiglianza dei contorni Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  46. 46. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiIndice di somiglianza dei contorni Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione della somiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine di test. Indice di somiglianza dei contorni 1 Calcolare le immagini dei contorni per l’immagine di riferimento e l’immagine di test. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  47. 47. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiIndice di somiglianza dei contorni Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione della somiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine di test. Indice di somiglianza dei contorni 1 Calcolare le immagini dei contorni per l’immagine di riferimento e l’immagine di test. 2 Suddividere le immagini dei contorni in blocchi e calcolare la matrice di cross-correlazione per ogni coppia di blocchi corrispondenti. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  48. 48. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiIndice di somiglianza dei contorni Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione della somiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine di test. Indice di somiglianza dei contorni 1 Calcolare le immagini dei contorni per l’immagine di riferimento e l’immagine di test. 2 Suddividere le immagini dei contorni in blocchi e calcolare la matrice di cross-correlazione per ogni coppia di blocchi corrispondenti. 3 Sommare i valori massimi di ogni blocco per ottenere un punteggio globale. indice ES = max(R(XE YE )B ) B . Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  49. 49. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiQualità dopo l’applicazione del pre-warping dim amp Valor medio di OS 6 4 0.6144 6 5 0.5709 8 3 0.6310 8 4 0.5764 10 3 0.6120 10 5 0.5222 ES(orig_img, pw_img) OverallScore = . ES(orig_img, pw + n_img) Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  50. 50. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiQualità dell’immagine dopo l’attacco a collusione dim amp Valor medio di OS 6 3 0.4795 8 4 0.4426 10 3 0.4548 10 5 0.3927 ES(orig_img, pw + n + w + att_img) OverallScore = . ES(orig_img, w + att_img) Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  51. 51. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiImmagine con pre-warping dopo attacco a collusione Immagine pre-warpata Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  52. 52. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiImmagine con pre-warping dopo attacco a collusione Immagine pre-warpata dopo attacco a collusione Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  53. 53. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiZoom Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  54. 54. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiConfronto presenza/assenza pre-warping dopo attacco a collusione Immagine senza pre-warping dopo attacco a collusione Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  55. 55. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiZoom Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  56. 56. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiConfronto presenza/assenza pre-warping dopo collusione Immagine senza pre-warping dopo attacco a collusione Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  57. 57. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiConfronto presenza/assenza pre-warping dopo collusione Immagine con pre-warping dopo attacco a collusione Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  58. 58. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiZoom Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  59. 59. Introduzione Qualità dopo il pre-warping Metodo di Pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Risultati Prestazioni di rilevazione del sistema Conclusioni e sviluppiTasso di rilevazione corretta del marchio Tasso di rilevazione corretta in assenza di pre-warping e attacco a media. Tasso di rilevazione 0.584 Tasso di rilevazione corretta in presenza di pre-warping e attacco a media. dim amp Tasso di rilevazione 6 4 0.667 8 4 0.673 8 5 0.687 10 4 0.675 Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  60. 60. Introduzione Metodo di Pre-warping Risultati Conclusioni e sviluppiSommario 1 Introduzione Impostazione del lavoro 2 Metodo di Pre-warping I campi di Markov La tecnica sviluppata La normalizzazione 3 Risultati Qualità dopo il pre-warping Analisi della qualità dopo gli attacchi a collusione Prestazioni di rilevazione del sistema 4 Conclusioni e sviluppi Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  61. 61. Introduzione Metodo di Pre-warping Risultati Conclusioni e sviluppiConclusioni finali Conclusioni finali Il metodo è robusto contro un attacco a collusione con due sole copie. Migliora il tasso di rilevazione corretta del marchio, garantendo una maggiore probabilità di individuare lo stesso dopo che si è verificato un attacco a collusione. L’approccio è indipendente dall’algoritmo di marchiatura usato e dal segnale di marchio. Il lavoro è stato pubblicato nell’articolo Markov random fields pre-warping to prevent collusion in image transaction watermarking, M. Fenzi, H. Liu, M. Steinebach, R. Caldelli che verrà presentato a SPPRA 2010, Innsbruck 17-19 Febbraio 2010. Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
  62. 62. Introduzione Metodo di Pre-warping Risultati Conclusioni e sviluppiSviluppi futuri Sviluppi futuri Implementazioni differenti e più complesse per campi di Markov o altre tecniche di modifica geometrica locale. Sviluppo e valutazione con attacchi più realistici. Estensione a immagini a soggetto specifico, e.g., immagini mediche o immagini di tele-rilevamento. INIZIO Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009

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