The evaluation of the effectiveness of deep learning based image watermarking
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Анотація
The commonly adopted evaluation criteria for deep-learning based image watermarking was analyzed. Key
metrics for imperceptibility, robustness and capacity of watermarks are explored. By examining these metrics, this
study provides a comprehensive understanding of how well modern watermarking techniques perform under
various conditions and constraints.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Бібліографічний опис
Marchuk M. B., Lukichov V. V. The evaluation of the effectiveness of deep learning based image watermarking // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/24684.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- A. Malanowska, W. Mazurczyk, T. K. Araghi, D. Megías and M. Kuribayashi, "Digital Watermarking—A Meta-Survey and Techniques for Fake News Detection," in IEEE Access, vol. 12, pp. 36311-36345, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3374201
- Zhong, X.; Das, A.; Alrasheedi, F.; Tanvir, A. A Brief, In-Depth Survey of Deep Learning-Based Image Watermarking. Appl. Sci. 2023, 13, 11852. https://doi.org/10.3390/app132111852
- Zhou Wang, A. C. Bovik, H. R. Sheikh and E. P. Simoncelli, "Image quality assessment: from error visibility to structural similarity," in IEEE Transactions on Image Processing, vol. 13, no. 4, pp. 600-612, April 2004, doi: 10.1109/TIP.2003.819861.
- Anuja Dixit, Rahul Dixit,"A Review on Digital Image Watermarking Techniques", International Journal of Image, Graphics and Signal Processing(IJIGSP), Vol.9, No.4, pp.56-66, 2017. DOI: 10.5815/ijigsp.2017.04.07.