Caractéristiques Gabor communes pour l'identification de filigranes d'image

Professeur associé Dr. Ismail Taha Ahmed

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Résumé    Le filigrane d'image est l'une des nombreuses méthodes pour prévenir les modifications non autorisées des images numériques. L'objectif principal de la recherche est de trouver et d'identifier des photos qui contiennent un filigrane, quelle que soit la méthode utilisée pour ajouter le filigrane ou la forme du filigrane. Par conséquent, cette étude a préconisé l'utilisation des meilleures caractéristiques Gabor et des classificateurs pour améliorer la précision de l'identification des filigranes d'image. Comme classificateurs, l'analyse discriminante (DA) et les forêts aléatoires sont utilisés. L'analyse discriminante et la forêt aléatoire utilisent la caractéristique d'énergie quadratique moyenne, la caractéristique d'amplitude moyenne et le vecteur de caractéristiques combinées comme entrées pour la classification. La performance des classificateurs est évaluée à l'aide de divers ensembles de caractéristiques, et les meilleurs résultats sont obtenus. Afin d'évaluer la performance de la méthode proposée, nous utilisons une base de données publique. VOC2008 est une base de données publique que nous utilisons. Les résultats révèlent que le classificateur DA de notre méthode proposée avec des caractéristiques intégrées avait le meilleur TPR de 93,71 et le plus bas FNR de 6,29. Cela montre que les résultats de performance de la méthode proposée sont cohérents. La méthode proposée a l'avantage de pouvoir trouver des images avec le filigrane dans n'importe quelle base de données et ne nécessite pas de type ou d'algorithme spécifique pour l'intégration du filigrane.

Mots-clés identification de filigrane; caractéristique Gabor; classificateur d'analyse discriminante (DA); classificateur de forêt aléatoire