Підхід до вбудовування цифрових водяних знаків у медичні зображення DICOM із застосуванням згорткової нейронної мережі CNN
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The paper proposes an approach to steganographic embedding of digital watermarks in DICOM medical images
using a convolutional neural network CNN. The model involves image preprocessing and training of CNNs to identify
optimal areas for embedding DWMs without losing diagnostic value. It ensures high invisibility of embedded data while
maintaining image quality.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Азарова А. О., Шевчук А. В. Підхід до вбудовування цифрових водяних знаків у медичні зображення DICOM із застосуванням згорткової нейронної мережі CNN // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2024)», Вінниця, 11-20 травня 2024 р. Електрон. текст. дані. 2024. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2024/paper/viewFile/21715.
Зібрання
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (2)
- Kalker T. Considerations on watermarking security / T. Kalker //IEEE International Workshopon Multimedia Signal Processing. – Cannes (France), 2001. – P. 201–206. (дата звернення: 16.05.2024).
- Krizhevsky A. ImageNet classification with deep convolutional neural networks / A.Krizhevsky, I.Sutskever, E.Geoffrey // Communications of the ACM. – 2017. – Vol. 6, № 60. – P. 84–90. (дата звернення: 18.05.2024).