1 research outputs found
Tatouage robuste dâimages imprimĂ©es
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 10â»âŽ, 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 512Ă512 image with a conventional computer, which is compatible with the industrial application in question.Le tatouage invisible dâimages dâidentitĂ© imprimĂ©es sur un support en plastique est un problĂšme difficile qui intĂ©resse le monde industriel. Dans cette Ă©tude, nous avons dĂ©veloppĂ© un algorithme de tatouage robuste aux diverses attaques prĂ©sentes dans ce cas. Ces attaques sont liĂ©es aux processus dâimpression/numĂ©risation sur le support plastique ainsi quâaux dĂ©gradations quâune carte plastique peut rencontrer le long de sa durĂ©e de vie. La mĂ©thode de tatouage opĂšre dans le domaine de Fourier car cette transformĂ©e prĂ©sente des propriĂ©tĂ©s dâinvariances aux attaques gĂ©omĂ©triques globales. Une mĂ©thode prĂ©ventive consiste en un prĂ©traitement de lâimage originale avant le processus dâinsertion qui rĂ©duit la variance du vecteur support de la marque. Une mĂ©thode corrective comporte deux contre-attaques corrigeant le flou et les variations colorimĂ©triques. Pour une probabilitĂ© de fausse alarme de 10â»âŽ, nous avons obtenu une amĂ©lioration moyenne de 22% par rapport Ă la mĂ©thode de rĂ©fĂ©rence lorsque seule la mĂ©thode prĂ©ventive est utilisĂ©e. La combinaison de la mĂ©thode prĂ©ventive avec la mĂ©thode corrective correspond Ă un taux de dĂ©tection supĂ©rieur Ă 99%. Lâalgorithme de dĂ©tection prends moins de 1 seconde pour Ă une image de 512Ă512 pixels avec un ordinateur classique ce qui est compatible avec lâapplication industrielle visĂ©e