Banca de QUALIFICAÇÃO: ANDY MARTIN RAMOS

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ANDY MARTIN RAMOS
DATA : 21/08/2024
LOCAL: Sala de Telemática - DES (sessão fechada ao público).
TÍTULO:

ESQUEMAS DE MARCA D’ ÁGUA ROBUSTA E FRÁGIL EM IMAGENS BASEADOS EM APRENDIZADO PROFUNDO.

PALAVRAS-CHAVES:

Marca d’água; aprendizado profundo; redes adversárias generativas; sequências caóticas; códigos corretores de erros; redes neurais convolucionais; robustez.

PÁGINAS: 55
RESUMO:

A segurança multimídia emergiu como uma preocupação primordial para os pesquisadores, levando à exploração de marcas d'água robustas e frágeis como uma solução viável contra o uso não autorizado de conteúdo multimídia. Neste trabalho, propomos dois esquemas de marca d'água em imagens, um esquema de d'água de robusta baseada em aprendizagem profunda paralelizável (CoPaD-Mark) e outro baseado em rede neural modular para marcas d'água frágeis. No primeiro esquema, as camadas de incorporação e extração são submetidas a treinamento iterativo para obter um processamento robusto de marca d'água em imagem.  A camada de incorporação emprega uma estrutura paralela com redes neurais convolucionais semelhantes à rede Inception Net, enquanto a camada de extração usa convoluções deformáveis. Essas convoluções permitem uma extração de recursos mais dinâmica, permitindo que os filtros convolucionais ajustem seus campos receptivos com base no conteúdo da imagem. Os bits de marca d'água incorporados na imagem são derivados dos bits de paridade de um código de correção de erros. A mensagem deste código é construída combinando uma sequência binária caótica com os bits originais da marca d'água. A inclusão de sequências caóticas introduz um elemento de aleatoriedade e complexidade ao processo de codificação, tornando-o mais robusto contra tentativas de remoção ou alteração da marca d'água. O segundo é um esquema modular de marca d'água frágil que aproveita o processo de incorporação do primeiro esquema e utiliza duas redes adversárias generativas para formar uma estrutura modular. Essas redes são responsáveis por converter uma representação binária da imagem original em uma imagem de alta resolução semelhante à original. Esta imagem de alta resolução é utilizada no processo de recuperação de partes manipuladas da imagem. Em ambos os esquemas, as imagens com marca d'água são submetidas a diversos ataques comumente estudados na literatura. Os resultados são comparados com aqueles obtidos a partir de métodos existentes, demonstrando a eficácia e competitividade da abordagem proposta.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1285209 - CECILIO JOSE LINS PIMENTEL
Externo à Instituição - FRANCISCO MADEIRO BERNARDINO JUNIOR - UPE
Interno - 1055817 - JOAO MARCELO XAVIER NATARIO TEIXEIRA