Czasopismo | PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE | Rocznik 2023 - zeszyt 4

IMPLEMENTACJA METODY UKRYWANIA DANYCH W OBRAZACH Z WYKORZYSTANIEM SIECI GENERATYWNYCH

IMPLEMENTATION OF A METHOD FOR HIDING DATA IN IMAGES USING GENERATIVE NETWORKS

10.15199/59.2023.4.70

nr katalogowy: 144798
10.15199/59.2023.4.70

Streszczenie

W artykule przedstawiamy metodę ukrywania danych w obrazach z użyciem sieci generatywnych - GAN (Generative Adversarial Networks), do generowania obrazów zawierających ukryte dane. Proponowana metoda pozwala na efektywne ukrywanie danych w obrazach, co może znaleźć zastosowanie w wielu dziedzinach, takich jak ochrona prywatności, steganografia, czy znakowanie wodne. Przedstawione w artykule wyniki stanowią podstawę do dalszych badań nad ulepszaniem metody i jej zastosowaniem w praktyce.

Abstract

This paper presents a method for hiding data in images using Generative Adversarial Networks (GAN) to generate images with secret data. The proposed method makes it possible to hide data in images effectively, which can find applications in many fields, such as privacy protection, steganography, and watermarking. The results presented in the article provide a basis for further research on improving the method and its application in practice.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] Goodfellow, Ian J., Jean Pouget-Abadie, Mehdi Mirza, Bing Xu, David Warde-Farley, Sherjil Ozair, Aaron Courville, i Yoshua Bengio. 2014. „Generative Adversarial Networks”. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1406.2661.
[2] Li, Lingzhi, Jianmin Bao, Hao Yang, Dong Chen, i Fang Wen. 2020. „FaceShifter: Towards High Fidelity And Occlusion Aware Face Swapping”. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1912.13457.
[3] Liu, Bingchen, Yizhe Zhu, Kunpeng Song, i Ahmed Elgammal. 2021. „Towards Faster and Stabilized GAN Training for High-fidelity Few-shot Image Synthesis”. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.2101.04775.
[4] Lomnitz, Michael R. (2019) 2023. „DiffJPEG: A PyTorch implementation”. Python. https://github.com/mlomnitz/DiffJPEG.
[5] Marszalek, Marcin, Ivan Laptev, i Cordelia Schmid. 2009. „Actions in context”. W 2009 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2929–36. https://doi.org/10.1109/CVPR.2009.5206557.
[6] Morkel, Tayana, Jan Eloff, i Martin Olivier. 2005. „An overview of image steganography”. W , 1–11.
[7] Ronneberger, Olaf, Philipp Fischer, i Thomas Brox. 2015. „U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation”. W Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2015, zredagowane przez Nassir Navab, Joachim Hornegger, William M. Wells, i Alejandro F. Frangi, 234–41. Lecture Notes in Computer Science. Cham: Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/978-3-319-24574-4_28.
[8] Zhang, Richard, Phillip Isola, Alexei A. Efros, Eli Shechtman, i Oliver Wang. 2018. „The Unreasonable Effectiveness of Deep Features as a Perceptual Metric”. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1801.03924.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - WIADOMOŚCI TELEKOMUNIKACYJNE- e-publikacja (pdf) z zeszytu 2023-4 , nr katalogowy 144798 licencja: Osobista Produkt cyfrowy Nowość	10.00 zł

Prenumerata

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - prenumerata cyfrowa
licencja: Osobista

Produkt cyfrowy
Nowość

300.00 zł

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - papierowa prenumerata roczna + wysyłka
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - papierowa prenumerata roczna	348.00 zł brutto 322.22 zł netto 25.78 zł VAT (stawka VAT 8%)
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - pakowanie i wysyłka	21.00 zł brutto 17.07 zł netto 3.93 zł VAT (stawka VAT 23%)

369.00 zł

PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - PAKIET prenumerata PLUS
licencja: Osobista

Szczegóły pakietu

Nazwa
PRZEGLĄD TELEKOMUNIKACYJNY - PAKIET prenumerata PLUS (Prenumerata papierowa + dostęp do portalu sigma-not.pl + e-prenumerata)	450.00 zł brutto 416.67 zł netto 33.33 zł VAT (stawka VAT 8%)

450.00 zł

Zeszyt

2023-4

Twój Koszyk

Publikacja

Prenumerata

Zeszyt

Czasopisma