PRIS: Practical robust invertible network for image steganography

Image steganography is a technique of hiding secret information inside another image, so that the secret is not visible to human eyes and can be recovered when needed. Most of the existing image steganography methods have low hiding robustness when the container images affected by distortion. Such as Gaussian noise and lossy compression. This paper proposed PRIS to improve the robustness of image steganography, it based on invertible neural networks, and put two enhance modules before and after the extraction process with a 3-step training strategy. Moreover, rounding error is considered which is always ignored by existing methods, but actually it is unavoidable in practical. A gradient approximation function (GAF) is also proposed to overcome the undifferentiable issue of rounding distortion. Experimental results show that our PRIS outperforms the state-of-the-art robust image steganography method in both robustness and practicability. Codes are available at https://github.com/yanghangAI/PRIS, demonstration of our model in practical at http://yanghang.site/hide/

Detección automática de caries utilizando reconocimiento de patrones en placas radiográficas

La caries dental es la enfermedad más común en el mundo, infecciosa, contagiosa que resulta en la destrucción de la estructura del diente por bacterias que forman ácido que se encuentra en la placa dental. Los resultados de infección en la pérdida de minerales de los dientes a partir de la superficie externa del diente y pueden progresar a través de la dentina hacia la pulpa, en última instancia, comprometer la vitalidad del diente. La detección temprana y la caracterización de las lesiones de caries son muy importantes porque el procedimiento de restauración quirúrgica podría reducirse. Si se detecta en una etapa temprana, los profesionales dentistas y dentales pueden implementar medidas para revertir y controlar las caries, así como la identificación de pacientes con necesidad de atención preventiva. La segmentación cobra especial importancia en el ámbito del proceso de análisis imágenes médicas, donde es común el uso de computadoras y técnicas de segmentación automáticas para delinear estructuras anatómicas, dado que la realización de estos procedimientos de manera manual es tediosa y demanda tiempo considerable. Con base en esto, el presente trabajo consiste en automatizar el proceso de detección de caries en placas radiográficas, utilizando reconocimiento de patrones, teniendo como objetivo general la detección de caries en placas radiográficas utilizando procesamiento de imágenes para lograrlo.Tesi