Deep Boosting Robustness of DNN-based Image Watermarking via DBMark

要約

このホワイト ペーパーでは、DNN ベースの画像透かしの堅牢性を大幅に向上させる新しいエンド ツー エンドのデジタル画像透かしフレームワークである DBMark を紹介します。
重要な新規性は、反転可能なニューラル ネットワーク (INN) と効果的な透かし機能の生成の相乗効果です。
このフレームワークは、メッセージ処理を通じて冗長性とエラー修正機能を備えた透かし機能を生成し、Invertible Neural Networks の強力な情報埋め込みおよび抽出機能と相乗効果を発揮して、より高い堅牢性と不可視性を実現します。
広範な実験結果は、さまざまな歪みの下で最先端のものと比較して、提案されたフレームワークの優位性を示しています。

要約(オリジナル)

In this paper, we present DBMark, a new end-to-end digital image watermarking framework to deep boost the robustness of DNN-based image watermarking. The key novelty is the synergy of the Invertible Neural Networks(INNs) and effective watermark features generation. The framework generates watermark features with redundancy and error correction ability through message processing, synergized with the powerful information embedding and extraction capabilities of Invertible Neural Networks to achieve higher robustness and invisibility. Extensive experiment results demonstrate the superiority of the proposed framework compared with the state-of-the-art ones under various distortions.

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