Automatic Localization and Detection Applicable to Robust Image Watermarking Resisting against Camera Shooting

要約

タイトル：カメラ撮影に対抗可能な頑健な画像透かしに適用可能な自動ローカリゼーションおよび検出

要約：
– カメラ画像からコンピュータスクリーンに表示される機密情報を防止するために、カメラ撮影に対抗可能な頑健な画像透かしは、近年活発な研究トピックになっている。
– しかし、多くの主流なスキームは、ウォーターマーク検出プロセスで人間の支援が必要であり、大量の画像を処理する必要があるシナリオに適応することができない。
– 深層学習ベースのスキームは、エンドツーエンドのウォーターマーク埋め込みと検出を可能にするが、その限定された汎化能力は複雑なシナリオにおいて失敗しやすい。
– 本論文では、カメラ撮影に対抗可能な慎重に作成された透かしシステムを提案している。提案されたスキームは、2つの重要な問題、すなわち自動ウォーターマークローカリゼーション（AWL）と自動ウォーターマーク検出（AWD）を処理する。
– AWLは、局所的な統計的特徴を解析して、ウォーターマーク情報が含まれる関心領域（RoI）をカメラ撮影画像から自動的に識別する。一方、AWDは、透視補正を適用した後、識別されたRoIから隠されたウォーターマークを抽出する。
– 提案されたスキームは、以前の作品と比較して完全に自動化されており、さまざまなウォーターマーク埋め込み戦略に制限されていないため、ウォーターマーク埋め込みおよび抽出手順を改善することができる。
– 広範な実験結果と分析により、カメラ撮影画像から埋め込まれたウォーターマークを自動的に信頼性高く抽出できることが示され、提案された手法の優位性と適用性が証明されている。

要約(オリジナル)

Robust image watermarking that can resist camera shooting has become an active research topic in recent years due to the increasing demand for preventing sensitive information displayed on computer screens from being captured. However, many mainstream schemes require human assistance during the watermark detection process and cannot adapt to scenarios that require processing a large number of images. Although deep learning-based schemes enable end-to-end watermark embedding and detection, their limited generalization ability makes them vulnerable to failure in complex scenarios. In this paper, we propose a carefully crafted watermarking system that can resist camera shooting. The proposed scheme deals with two important problems: automatic watermark localization (AWL) and automatic watermark detection (AWD). AWL automatically identifies the region of interest (RoI), which contains watermark information, in the camera-shooting image by analyzing the local statistical characteristics. Meanwhile, AWD extracts the hidden watermark from the identified RoI after applying perspective correction. Compared with previous works, the proposed scheme is fully automatic, making it ideal for application scenarios. Furthermore, the proposed scheme is not limited to any specific watermark embedding strategy, allowing for improvements in the watermark embedding and extraction procedure. Extensive experimental results and analysis show that the embedded watermark can be automatically and reliably extracted from the camera-shooting image in different scenarios, demonstrating the superiority and applicability of the proposed approach.

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arxiv.jp, OpenAI