Computer algorithm for comparing and ordering models based on indicators and user value

Sometimes a list of models can be compared using a set of indicators, ordered by the user’s criterion, given that it is known whether the growth of the indicators value affect the user’s interests. This paper proposes a computational algorithm that compares models, assigning them a numerical value that corresponds to the priority given to each model indicator by the user. The proposed algorithm allows to rank the models as other known algorithms do, such as the vector space model; however, it takes into account user comparison priorities. When working with lineal functions, the margin of error in the algorithm calculations is null. The algorithm is validated by the software Ambiens v1.0, whose purpose is to manage the waste control information, showing relevant results in the comparison of models. The algorithm essence is the need to identify the best model of the group, according to the user’s criterion per indicator

Un algoritmo esteganográfico adaptativo para lograr mayor indetectabilidad

Steganographic techniques are used to imperceptibly insert confidential information into a cover medium without attracting the attention of intruders. When images are used to insert secret information without taking into account the ideal areas, it causes poor visual quality and a lack of security in the embedded message. The objective of this article is to present a new steganographic algorithm where the process of embedding the secret information is carried out by selecting, first, the areas of high intensity of the image. With the proposed algorithm, the level of imperceptibility and security of the analyzed steganogram is improved through the results obtained from the parameters: peak signal to noise ratio (PSNR), universal image quality index (UIQI), image fidelity (IF ) and the relative Cachin entropy (RE) between the steganogram and the image that serves as cover, compared to the results of methods previously proposed in the literature.Las técnicas esteganográficas son utilizadas para insertar imperceptiblemente información confidencial en un medio, llamado cubierta, sin llamar la atención de intrusos. Cuando se utilizan imágenes para insertar información secreta sin tener en cuenta las zonas idóneas, se provoca una mala calidad visual y falta de seguridad en el mensaje incrustado. En este artículo es objetivo presentar un nuevo algoritmo esteganográfico donde el proceso de incrustación de la información secreta se realiza seleccionando, en primer lugar, las zonas de alta intensidad de la imagen. Con el algoritmo propuesto se mejora el nivel de imperceptibilidad y seguridad del esteganograma analizado a través de los resultados obtenidos de las métricas: Relación Señal a Ruido Pico (PSNR), índice universal de la calidad de imagen (UIQI), fidelidad de imagen (IF) y la entropía relativa de Cachin (RE) entre el esteganograma y la imagen que sirve de cubierta, en comparación con los resultados de métodos previamente propuestos en la literatura

Sistema baseado no conhecimento para obter fluxos de trabalho aplicáveis ​​ao aprimoramento de imagens digitais de arquivos históricos

Hoy en día existe un creciente deterioro en los documentos custodiados en las instituciones archivísticas cubanas. La manipulación de los investigadores, las manchas, huecos y la humedad, han provocado que sea poco legible el contenido de estos documentos. Por tal razón, se trabaja sobre su vertimiento a formato digital como medida de conservación preventiva. Las imágenes resultado de la digitalización requieren una restauración que mejore su legibilidad. Con tal propósito se creó la aplicación DocLux. Actualmente el proceso de restauración no es efectivo. Los especialista de los Archivos Históricos deben seleccionar el flujo de trabajo (transformaciones y parámetros) necesario para la restauración de cada documento digitalizado. La inexperiencia de estos especialistas en procesamiento de imágenes digitales afecta la productividad de la restauración. En este trabajo se presenta una herramienta de apoyo para los especialistas de los Archivos Históricos con el objetivo de asistirlos en el proceso de restauración de las imágenes digitales. La herramienta recomienda el flujo de trabajo necesario para restaurar las imágenes digitalizadas. La parte central de la herramienta la constituye un sistema de razonamiento basado en casos y como técnica de extracción de características de imágenes el histograma de color. La recuperación de los casos más similares se realizó aplicando el coeficiente de correlación de Pearson. Las pruebas realizadas mostraron que con la herramienta propuesta se disminuye el tiempo necesario para restaurar las imágenes.   Palabras Claves: Realce de imágenes digitales, razonamiento basado en casos, histogramas de color, instituciones archivísticas, flujo de trabajo Abstract: Enhancement of digital images, case-based reasoning, color histograms, archival institutions, workflow Nowadays, there is an increasing deterioration in documents held in Cuban archival institutions. The handling of the researchers, stains, holes and humidity have turned the content of this documents to be unreadable. For this reason, it has being working on their migration into digital format as a measure of preventive conservation. The result of the scan images requires a restoration to improve readability. To this end, the Doclux application was created. Currently the restoration process is not effective. The specialists of the Archives must select the workflow (transformations and parameters) necessary for the restoration of each scanned document. The inexperience of these specialists on digital image processing affects the productivity of the restoration. This paper presents a support tool for specialists of the Archives, in order to assist in the restoration process of digital images. The tool recommends the workflow necessary to restore the scanned images. The central part of the tool is constituted by a case based reasoning system and the color histogram as feature images extraction technique. The recovery of the most similar cases was performed using the Pearson correlation coefficient. Tests showed that with the proposed tool, the time to restore the images decreases

A mixed steganographic and fragile watermarking algorithm for the authentication of secret message in a digital image

This paper proposes a steganographic method which uses fragile watermarking techniques proposed in the literature. In embedding phase, the cover image is divided into 32 × 32 non-overlapped blocks and each block are selected according to discrete fractional-order logistic map position generator. Then, each block is divided in 16 sub-block of 8 × 8, from them only four sub-blocks are used to embed the watermark and four to embed the secret bits. By using SHA-256 hash function is generated the watermark. The generated 256-bit binary watermark is embedded into two 8 × 8 sub-block with LSB substitution. The secret bits are embedded into LSB in Spatial or Frequency domain respectively. This research aims to implement a robust steganographic algorithm with the ability to detect if the authenticity of the secret message has not been compromised. In order to ensure authentication of the secret message and rate of tamper detection, this article proposes an efficient mixed steganographic and fragile watermarking scheme based on discrete fractional-order Logistic map. As a result, the proposed method produces stego images with a high visual quality and good PSNR values, which is in correspondence with the heuristic values of PSNR. Moreover, it detects the tampered regions of the stego image, which ensures the authentication of the secret message. Finally, generated SHA-256 hash values and discrete fractional-order logistic map have been altogether used to improve the reliability of our method.. En este artículo se propone un método esteganográfico el cual utiliza técnicas de marca de agua frágiles propuestas en la literatura. En la fase de incrustación, la imagen de portada se divide en bloques no superpuestos de 32 × 32 y cada bloque se selecciona de acuerdo con generador de posición basado en el mapa logístico de orden fraccionario. Luego, cada bloque se divide en 16 subbloques de 8 × 8, de ellos solo se utilizan cuatro subbloques para incrustar la marca de agua y cuatro para incrustar los bits secretos. La marca de agua se genera utilizando la función hash SHA-256. La marca de agua binaria de 256 bits generada se incrusta en dos subbloques de 8×8 con sustitución LSB. Los bits secretos se incrustan en el dominio espacial(LSB) o en el dominio de la frecuencia respectivamente. Esta investigación tiene como objetivo implementar un algoritmo esteganográfico robusto con la habilidad de detectar si la autenticidad del mensaje secreto no ha sido comprometida. Para garantizar la autenticación del mensaje secreto y la tasa de detección de manipulación, se propuso un algoritmo esteganográfico mixto que utiliza marcado de agua frágil eficiente basado en un mapa logístico de orden fraccionario discreto. Como resultado, el método propuesto produjo stego imágenes con una alta calidad visual y un buenos valores de PSNR, que está en correspondencia con los valores heurísticos de PSNR. Además, detecta las regiones manipuladas de la imagen stego, lo que garantiza la autenticación del mensaje secreto. Finalmente, los valores generados por la función hash SHA-256 y el mapa logístico discreto de orden fraccional se han utilizado para mejorar la fiabilidad del método propuesto

Computer algorithm for comparing and ordering models based on indicators and user value

Sometimes a list of models can be compared using a set of indicators, ordered by the user’s criterion, given that it is known whether the growth of the indicators value affect the user’s interests. This paper proposes a computational algorithm that compares models, assigning them a numerical value that corresponds to the priority given to each model indicator by the user. The proposed algorithm allows to rank the models as other known algorithms do, such as the vector space model; however, it takes into account user comparison priorities. When working with lineal functions, the margin of error in the algorithm calculations is null. The algorithm is validated by the software Ambiens v1.0, whose purpose is to manage the waste control information, showing relevant results in the comparison of models. The algorithm essence is the need to identify the best model of the group, according to the user’s criterion per indicator.En ocasiones se tiene un listado de modelos que se deben comparar mediante un grupo de indicadores, ordenados según el criterio de un usuario, y, dado que se conoce si el crecimiento del valor de los indicadores afectaría o no los intereses del usuario. Se muestra un algoritmo computacional capaz de comparar y asignar un valor numérico a cada modelo, de tal forma que el valor asignado se corresponda con la prioridad establecida por el usuario a cada indicador de los modelos. El algoritmo propuesto permite establecer un ranking entre los modelos, al igual que otros algoritmos conocidos, como el Modelo Espacio Vectorial; sin embargo, este algoritmo considera las prioridades de comparación del usuario. Al trabajar estrictamente con funciones lineales, el margen de errores de cálculo es nulo. El algoritmo ha sido validado por el software Ambiens v1.0 (dedicado a la gestión de residuos) y muestra resultados relevantes en la comparación de modelos. La propuesta cobra su esencia en la necesidad de conocer, de entre un grupo de modelos, el mejor de ellos, según el criterio de usuario por indicadores