Tatouage robuste d’images imprimées

Invisible watermarking for ID images printed on plastic card support is a challenging problem that interests the industrial world. In this study, we developed a watermarking algorithm robust to various attacks present in this case. These attacks are mainly related to the print/scan process on the plastic support and the degradations that an ID card can encounter along its lifetime. The watermarking scheme operates in the Fourier domain as this transform has invariance properties against global geometrical transformations. A preventive method consists of pre-processing the host image before the embedding process that reduces the variance of the embeddable vector. A curative method comprises two counterattacks dealing with blurring and color variations. For a false alarm probability of 10⁻⁴, we obtained an average improvement of 22% over the reference method when only preventative method is used. The combination of the preventive and curative methods leads to a detection rate greater than 99%. The detection algorithm takes less than 1 second for a 512×512 image with a conventional computer, which is compatible with the industrial application in question.Le tatouage invisible d’images d’identité imprimées sur un support en plastique est un problème difficile qui intéresse le monde industriel. Dans cette étude, nous avons développé un algorithme de tatouage robuste aux diverses attaques présentes dans ce cas. Ces attaques sont liées aux processus d’impression/numérisation sur le support plastique ainsi qu’aux dégradations qu’une carte plastique peut rencontrer le long de sa durée de vie. La méthode de tatouage opère dans le domaine de Fourier car cette transformée présente des propriétés d’invariances aux attaques géométriques globales. Une méthode préventive consiste en un prétraitement de l’image originale avant le processus d’insertion qui réduit la variance du vecteur support de la marque. Une méthode corrective comporte deux contre-attaques corrigeant le flou et les variations colorimétriques. Pour une probabilité de fausse alarme de 10⁻⁴, nous avons obtenu une amélioration moyenne de 22% par rapport à la méthode de référence lorsque seule la méthode préventive est utilisée. La combinaison de la méthode préventive avec la méthode corrective correspond à un taux de détection supérieur à 99%. L’algorithme de détection prends moins de 1 seconde pour à une image de 512×512 pixels avec un ordinateur classique ce qui est compatible avec l’application industrielle visée