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L'objectif principal de ce travail est de fournir un schéma de marquage de l'eau à plusieurs niveaux. Comme le succès de l'Internet et des appareils numériques des consommateurs montrant son influence drastique sur la société. Il soulève une grande préoccupation comment protéger nos données sans modifications non approuvées. Ces problèmes se posent dans des domaines tels que la protection des droits d'auteur, l'authentification du contenu, la dissimulation d'informations et les communications protégées. Il existe de nombreux algorithmes de filigrane numérique pour résoudre ce p...
L'objectif principal de ce travail est de fournir un schéma de marquage de l'eau à plusieurs niveaux. Comme le succès de l'Internet et des appareils numériques des consommateurs montrant son influence drastique sur la société. Il soulève une grande préoccupation comment protéger nos données sans modifications non approuvées. Ces problèmes se posent dans des domaines tels que la protection des droits d'auteur, l'authentification du contenu, la dissimulation d'informations et les communications protégées. Il existe de nombreux algorithmes de filigrane numérique pour résoudre ce problème. Dans ce document, nous introduisons les opérateurs de motifs binaires locaux (LBP) dans les domaines du filigrane d'image. L'opérateur LBP original mesure le contraste local des pixels, largement utilisé dans la texture de la classification et la reconnaissance des visages. Par ses extensions, nous définissons des opérations de fonction booléenne sur le calcul des modèles LBP, et ajustons un ou plusieurs des pixels dans le voisinage pour rendre les résultats de la fonction cohérents avec les bits des filigranes intégrés pour réaliser l'intégration du filigrane dans le domaine spatial. Nous expliquons ici le principe des processus d'intégration et d'extraction du filigrane en utilisant la technique de filigrane à un seul niveau.
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