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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)TRANSCRIPT
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Metodo di pre-warping con campi di Markovper la prevenzione di attacchi a collusionenella marchiatura elettronica di immagini
Tesi di:
Michele Fenzi
Relatori:Prof. V. Cappellini, Dr. Ing. A. Piva, Dr. Ing. R. Caldelli
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Sommario
1 IntroduzioneImpostazione del lavoro
2 Metodo di Pre-warpingI campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
3 RisultatiQualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
4 Conclusioni e sviluppi
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Sommario
1 IntroduzioneImpostazione del lavoro
2 Metodo di Pre-warpingI campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
3 RisultatiQualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
4 Conclusioni e sviluppi
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Sommario
1 IntroduzioneImpostazione del lavoro
2 Metodo di Pre-warpingI campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
3 RisultatiQualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
4 Conclusioni e sviluppi
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Sommario
1 IntroduzioneImpostazione del lavoro
2 Metodo di Pre-warpingI campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
3 RisultatiQualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
4 Conclusioni e sviluppi
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Impostazione del lavoro
Sommario
1 IntroduzioneImpostazione del lavoro
2 Metodo di Pre-warpingI campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
3 RisultatiQualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
4 Conclusioni e sviluppi
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Impostazione del lavoro
Marchiatura elettronica
Tecnica che permette l’inserimento in dati digitali di una stringainformativa che si può rilevare o estrarre successivamente. Si usain molte applicazioni tra cui: protezione IPR, controllo di copia,fingerprinting.
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RisultatiConclusioni e sviluppi
Impostazione del lavoro
Marchiatura elettronica
Tecnica che permette l’inserimento in dati digitali di una stringainformativa che si può rilevare o estrarre successivamente. Si usain molte applicazioni tra cui: protezione IPR, controllo di copia,fingerprinting.
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
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Impostazione del lavoro
Definizioni
Attacco a collusione: Un gruppo di utenti si coalizzaper attaccare il sistema di marchiatura. Per esempio, combinandole proprie copie contenenti ciascuna un marchio differente alloscopo di crearne una nuova di elevata qualità e priva di marchio.
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Impostazione del lavoro
Definizioni
Attacco a collusione: Un gruppo di utenti si coalizzaper attaccare il sistema di marchiatura. Per esempio, combinandole proprie copie contenenti ciascuna un marchio differente alloscopo di crearne una nuova di elevata qualità e priva di marchio.
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Impostazione del lavoro
Definizioni
Attacco a collusione: Un gruppo di utenti si coalizzaper attaccare il sistema di marchiatura. Per esempio, combinandole proprie copie contenenti ciascuna un marchio differente alloscopo di crearne una nuova di elevata qualità e priva di marchio.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Impostazione del lavoro
Definizioni
Pre-warping: Modifica unica e percettivamente irrilevante
dell’immagine da applicarsi prima della marchiatura.Garantisce una forte degradazione della qualitàdell’immagine generata da un attacco a collusione.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Impostazione del lavoro
Definizioni
Pre-warping: Modifica unica e percettivamente irrilevante
dell’immagine da applicarsi prima della marchiatura.Garantisce una forte degradazione della qualitàdell’immagine generata da un attacco a collusione.
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Sommario
1 IntroduzioneImpostazione del lavoro
2 Metodo di Pre-warpingI campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
3 RisultatiQualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
4 Conclusioni e sviluppi
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RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Campi di Markov
La teoria dei campi di Markov (MRF) è un ramo della teoriadella probabilità e si usa nell’elaborazione delle immaginiperché definisce un modello che permette di descrivere lacoerenza tra pixel vicini attraverso i concetti di clique epotenziale.
Per il teorema di Hammersley-Clifford, la distribuzione diprobabilità di un MRF ha la forma di una distribuzione diGibbs.
Un campo di Markov presenta una variazione molto liscia tra
i valori assunti dalle variabili “spazialmente vicine” del campo.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Campi di Markov
La teoria dei campi di Markov (MRF) è un ramo della teoriadella probabilità e si usa nell’elaborazione delle immaginiperché definisce un modello che permette di descrivere lacoerenza tra pixel vicini attraverso i concetti di clique epotenziale.
Per il teorema di Hammersley-Clifford, la distribuzione diprobabilità di un MRF ha la forma di una distribuzione diGibbs.
Un campo di Markov presenta una variazione molto liscia tra
i valori assunti dalle variabili “spazialmente vicine” del campo.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Campi di Markov
La teoria dei campi di Markov (MRF) è un ramo della teoriadella probabilità e si usa nell’elaborazione delle immaginiperché definisce un modello che permette di descrivere lacoerenza tra pixel vicini attraverso i concetti di clique epotenziale.
Per il teorema di Hammersley-Clifford, la distribuzione diprobabilità di un MRF ha la forma di una distribuzione diGibbs.
Un campo di Markov presenta una variazione molto liscia tra
i valori assunti dalle variabili “spazialmente vicine” del campo.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Definizioni matematiche
Sistema di vicinanza N = {Ni|i ∈ S} (Ni è il vicino del pixel i)Cliques C1 = {i|i ∈ S}, C2 = {(i, i)|i ∈ Ni , i ∈ S}, . . .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)
Distribuzione di Gibbs P(f) = Z−1 × e− 1TU(f)(probabilità della configurazione di spostamento, Z
e T, costanti di normalizzazione e shaping)
Funzione energia U(f) =∑c∈C Vc(f)
Potenziale di clique V(x,y),(x,y)(f) = 12πσxσy exp{−[
(fx−fx)22σ2x
+(fy−fy)2
2σ2y]}
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
La tecnica
Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettonouna 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 condistribuzione uniforme nel range [−amp,amp].
2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing perrendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia.
3 Sovracampionamento della matrice di spostamento fino alladimensione originale dell’immagine.
4 Interpolazione dell’immagine con la matrice di spostamento.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
La tecnica
Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettonouna 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 condistribuzione uniforme nel range [−amp,amp].
2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing perrendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia.
3 Sovracampionamento della matrice di spostamento fino alladimensione originale dell’immagine.
4 Interpolazione dell’immagine con la matrice di spostamento.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
La tecnica
Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettonouna forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine,senza l’introduzione di distorsioni dannose.
Algoritmo MRF1 Creazione di una matrice aleatoria dim× dim di elementi condistribuzione uniforme nel range [−amp,amp].
2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing perrendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia.
3 Sovracampionamento della matrice di spostamento fino alladimensione originale dell’immagine.
4 Interpolazione dell’immagine con la matrice di spostamento.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
La tecnica
Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettonouna forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine,senza l’introduzione di distorsioni dannose.
Algoritmo MRF1 Creazione di una matrice aleatoria dim× dim di elementi condistribuzione uniforme nel range [−amp,amp].
2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing perrendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia.
3 Sovracampionamento della matrice di spostamento fino alladimensione originale dell’immagine.
4 Interpolazione dell’immagine con la matrice di spostamento.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
La tecnica
Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettonouna forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine,senza l’introduzione di distorsioni dannose.
Algoritmo MRF1 Creazione di una matrice aleatoria dim× dim di elementi condistribuzione uniforme nel range [−amp,amp].
2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing perrendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia.
3 Sovracampionamento della matrice di spostamento fino alladimensione originale dell’immagine.
4 Interpolazione dell’immagine con la matrice di spostamento.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
La tecnica
Si sono usati i campi di Markov per il pre-warping perché permettonouna forte regolarità del campo di spostamento da applicarsi all’immagine,senza l’introduzione di distorsioni dannose.
Algoritmo MRF1 Creazione di una matrice aleatoria dim× dim di elementi condistribuzione uniforme nel range [−amp,amp].
2 Iterazione di un algoritmo di approssimazione di smoothing perrendere la matrice markoviana, considerando solo un intorno di 4pixel dell’immagine per il potenziale di clique e la funzione energia.
3 Sovracampionamento della matrice di spostamento fino alladimensione originale dell’immagine.
4 Interpolazione dell’immagine con la matrice di spostamento.
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RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Esempio di campo di spostamento di Markov
Campo di spostamento di Markov
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RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Esempio
Immagine originale
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Esempio
Immagine pre-warpata
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RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Vantaggi 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 alivello semantico:
I contorni diritti diventano piegati e/o ondulati.I contorni rotondi diventano ellittici e/o ondulati.Si perde la simmetria naturale negli oggetti.
ê Inserimento di un passo di normalizzazione nell’algoritmo.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Vantaggi 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 alivello semantico:
I contorni diritti diventano piegati e/o ondulati.I contorni rotondi diventano ellittici e/o ondulati.Si perde la simmetria naturale negli oggetti.
ê Inserimento di un passo di normalizzazione nell’algoritmo.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Vantaggi 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 alivello semantico:
I contorni diritti diventano piegati e/o ondulati.I contorni rotondi diventano ellittici e/o ondulati.Si perde la simmetria naturale negli oggetti.
ê Inserimento di un passo di normalizzazione nell’algoritmo.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Vantaggi 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 alivello semantico:
I contorni diritti diventano piegati e/o ondulati.I contorni rotondi diventano ellittici e/o ondulati.Si perde la simmetria naturale negli oggetti.
ê
Inserimento di un passo di normalizzazione nell’algoritmo.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Vantaggi 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 alivello semantico:
I contorni diritti diventano piegati e/o ondulati.I contorni rotondi diventano ellittici e/o ondulati.Si perde la simmetria naturale negli oggetti.
ê Inserimento di un passo di normalizzazione nell’algoritmo.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Algoritmo di normalizzazione
L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originalein modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendentedall’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 pixelsiano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispettoal comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicareuna normalizzazione.
4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro unadistanza dipendente dalla dimensione dell’immagine edall’intensità della distorsione iniziale.
5 Usare questo algoritmo in modalità multi-scale.
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RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Algoritmo di normalizzazione
L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originalein modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendentedall’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 pixelsiano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispettoal comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicareuna normalizzazione.
4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro unadistanza dipendente dalla dimensione dell’immagine edall’intensità della distorsione iniziale.
5 Usare questo algoritmo in modalità multi-scale.
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I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Algoritmo di normalizzazione
L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originalein modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendentedall’immagine.
Algoritmo di normalizzazione1 Trovare l’immagine dei contorni.
2 Identificare ogni singolo contorno.
3 In ogni contorno, controllare che gli spostamenti di ogni pixelsiano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispettoal comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicareuna normalizzazione.
4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro unadistanza dipendente dalla dimensione dell’immagine edall’intensità della distorsione iniziale.
5 Usare questo algoritmo in modalità multi-scale.
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RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Algoritmo di normalizzazione
L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originalein modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendentedall’immagine.
Algoritmo di normalizzazione1 Trovare l’immagine dei contorni.
2 Identificare ogni singolo contorno.
3 In ogni contorno, controllare che gli spostamenti di ogni pixelsiano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispettoal comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicareuna normalizzazione.
4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro unadistanza dipendente dalla dimensione dell’immagine edall’intensità della distorsione iniziale.
5 Usare questo algoritmo in modalità multi-scale.
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RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Algoritmo di normalizzazione
L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originalein modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendentedall’immagine.
Algoritmo di normalizzazione1 Trovare l’immagine dei contorni.
2 Identificare ogni singolo contorno.
3 In ogni contorno, controllare che gli spostamenti di ogni pixelsiano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispettoal comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicareuna normalizzazione.
4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro unadistanza dipendente dalla dimensione dell’immagine edall’intensità della distorsione iniziale.
5 Usare questo algoritmo in modalità multi-scale.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Algoritmo di normalizzazione
L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originalein modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendentedall’immagine.
Algoritmo di normalizzazione1 Trovare l’immagine dei contorni.
2 Identificare ogni singolo contorno.
3 In ogni contorno, controllare che gli spostamenti di ogni pixelsiano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispettoal comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicareuna normalizzazione.
4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro unadistanza dipendente dalla dimensione dell’immagine edall’intensità della distorsione iniziale.
5 Usare questo algoritmo in modalità multi-scale.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Algoritmo di normalizzazione
L’algoritmo di normalizzazione usa l’immagine originalein modo tale da rendere la matrice di spostamento dipendentedall’immagine.
Algoritmo di normalizzazione1 Trovare l’immagine dei contorni.
2 Identificare ogni singolo contorno.
3 In ogni contorno, controllare che gli spostamenti di ogni pixelsiano interni a un certo range di ampiezza e direzione rispettoal comportamento “medio” del contorno, altrimenti applicareuna normalizzazione.
4 Applicare la normalizzazione anche ai pixel vicini entro unadistanza dipendente dalla dimensione dell’immagine edall’intensità della distorsione iniziale.
5 Usare questo algoritmo in modalità multi-scale.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Effetto della normalizzazione
Immagine pre-warpata
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
I campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
Effetto della normalizzazione
Immagine pre-warpata normalizzata
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Sommario
1 IntroduzioneImpostazione del lavoro
2 Metodo di Pre-warpingI campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
3 RisultatiQualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
4 Conclusioni e sviluppi
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Valutazione della qualità
Molti schemi di marchiatura vengono valutati in base aprestazioni misurate con il PSNR (Peak Signal to NoiseRatio), ma questa metrica non è adatta al tipo di distorsioneprodotta dall’algoritmo di pre-warping proposto, a causadell’introduzione di distorsioni geometriche locali.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Indice di somiglianza dei contorni
Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione dellasomiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine ditest.
Indice di somiglianza dei contorni
1 Calcolare le immagini dei contorni per l’immagine di riferimento el’immagine di test.
2 Suddividere le immagini dei contorni in blocchi e calcolare la matricedi cross-correlazione per ogni coppia di blocchi corrispondenti.
3 Sommare i valori massimi di ogni blocco per ottenere un punteggioglobale.
indice ES =∑Bmax(R(XEYE)B)
.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Indice di somiglianza dei contorni
Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione dellasomiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine ditest.
Indice di somiglianza dei contorni
1 Calcolare le immagini dei contorni per l’immagine di riferimento el’immagine di test.
2 Suddividere le immagini dei contorni in blocchi e calcolare la matricedi cross-correlazione per ogni coppia di blocchi corrispondenti.
3 Sommare i valori massimi di ogni blocco per ottenere un punteggioglobale.
indice ES =∑Bmax(R(XEYE)B)
.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Indice di somiglianza dei contorni
Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione dellasomiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine ditest.
Indice di somiglianza dei contorni1 Calcolare le immagini dei contorni per l’immagine di riferimento el’immagine di test.
2 Suddividere le immagini dei contorni in blocchi e calcolare la matricedi cross-correlazione per ogni coppia di blocchi corrispondenti.
3 Sommare i valori massimi di ogni blocco per ottenere un punteggioglobale.
indice ES =∑Bmax(R(XEYE)B)
.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Indice di somiglianza dei contorni
Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione dellasomiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine ditest.
Indice di somiglianza dei contorni1 Calcolare le immagini dei contorni per l’immagine di riferimento el’immagine di test.
2 Suddividere le immagini dei contorni in blocchi e calcolare la matricedi cross-correlazione per ogni coppia di blocchi corrispondenti.
3 Sommare i valori massimi di ogni blocco per ottenere un punteggioglobale.
indice ES =∑Bmax(R(XEYE)B)
.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Indice di somiglianza dei contorni
Si è usato un approccio differente, focalizzato sulla valutazione dellasomiglianza dei contorni tra l’immagine di riferimento e l’immagine ditest.
Indice di somiglianza dei contorni1 Calcolare le immagini dei contorni per l’immagine di riferimento el’immagine di test.
2 Suddividere le immagini dei contorni in blocchi e calcolare la matricedi cross-correlazione per ogni coppia di blocchi corrispondenti.
3 Sommare i valori massimi di ogni blocco per ottenere un punteggioglobale.
indice ES =∑Bmax(R(XEYE)B)
.
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RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Qualità dopo l’applicazione del pre-warping
dim amp Valor medio di OS
6 4 0.61446 5 0.57098 3 0.63108 4 0.576410 3 0.612010 5 0.5222
OverallScore =ES(orig_img, pw_img)ES(orig_img, pw+ n_img) .
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Qualità dell’immagine dopo l’attacco a collusione
dim amp Valor medio di OS
6 3 0.47958 4 0.442610 3 0.454810 5 0.3927
OverallScore =ES(orig_img, pw+ n+ w+ att_img)ES(orig_img,w+ att_img) .
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Immagine con pre-warping dopo attacco a collusione
Immagine pre-warpata
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Immagine con pre-warping dopo attacco a collusione
Immagine pre-warpata dopo attacco a collusione
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Zoom
Immagine pre-warpata dopo attacco a collusione
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Confronto presenza/assenza pre-warping dopo attacco a collusione
Immagine senza pre-warping dopo attacco a collusione
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Zoom
Immagine senza pre-warping dopo attacco a collusione
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Confronto presenza/assenza pre-warping dopo collusione
Immagine senza pre-warping dopo attacco a collusione
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Confronto presenza/assenza pre-warping dopo collusione
Immagine con pre-warping dopo attacco a collusione
Michele Fenzi Anno Accademico 2008-2009
IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Zoom
Immagine con pre-warping dopo attacco a collusione
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Qualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
Tasso 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 0.6678 4 0.6738 5 0.68710 4 0.675
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Sommario
1 IntroduzioneImpostazione del lavoro
2 Metodo di Pre-warpingI campi di MarkovLa tecnica sviluppataLa normalizzazione
3 RisultatiQualità dopo il pre-warpingAnalisi della qualità dopo gli attacchi a collusionePrestazioni di rilevazione del sistema
4 Conclusioni e sviluppi
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Conclusioni finali
Conclusioni finaliIl metodo è robusto contro un attacco a collusione condue sole copie.
Migliora il tasso di rilevazione corretta del marchio,garantendo una maggiore probabilità di individuare lostesso dopo che si è verificato un attacco a collusione.
L’approccio è indipendente dall’algoritmo di marchiaturausato e dal segnale di marchio.
Il lavoro è stato pubblicato nell’articolo Markov randomfields pre-warping to prevent collusion in imagetransaction watermarking, M. Fenzi, H. Liu, M.Steinebach, R. Caldelli che verrà presentato a SPPRA2010, Innsbruck 17-19 Febbraio 2010.
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IntroduzioneMetodo di Pre-warping
RisultatiConclusioni e sviluppi
Sviluppi futuri
Sviluppi futuriImplementazioni differenti e più complesse per campi diMarkov 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
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