Développement d'une technique robuste du tatouage des images aux attaques print-cam

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Book Synopsis Développement d'une technique robuste du tatouage des images aux attaques print-cam by : Khadija Gourrame

Download or read book Développement d'une technique robuste du tatouage des images aux attaques print-cam written by Khadija Gourrame and published by . This book was released on 2019 with total page 0 pages. Available in PDF, EPUB and Kindle. Book excerpt: Le tatouage d'images numériques consiste à y insérer une marque d'une manière invisible à l'œil humain, cette marque pouvant être détectée par un algorithme de traitement d'images. Cela sert entre autres à établir la propriété de ce document numérique. Le but de cette thèse est de proposer une technique de tatouage d'image lorsque celle-ci est imprimée sur un support physique puis numérisé à main levée avec la caméra d'un smartphone. Cela permettra de proposer de nouvelles applications nomades de tatouage, comme par exemple le contrôle mobile de documents officiels contenant une photo d'identité (ID) que nous souhaitons développer. Dans ce cas, la marque doit résister aux attaques liées au processus d'impression/numérisation, dites attaques print-cam. Ces attaques très puissantes associent des modifications géométriques à des modifications de la valeur des pixels et peuvent rendre impossible la détection de la marque. La transformée de Fourier est utilisée comme domaine d'insertion de la marque, car cette transformée a des propriétés d'invariance contre certaines distorsions géométriques, rotation et translations dans le plan de l'image. La nouveauté de ce travail consiste à associer un tatouage d'image dans le plan de Fourier à 3 méthodes de correction : une correction géométrique de perspective basée sur la transformation de Hough, un filtre de Wiener pour réduire le flou et le bruit et enfin une correction colorimétrique pour réduire les dégradations de couleur. Les résultats obtenus sur des images ID montrent que la méthode proposée conduit à taux d'erreur total de 1%, contre 25% pour le meilleur de ses challengers. Ce taux d'erreur est compatible avec l'application sécuritaire visée.


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