Водяные знаки в локализованных сообщениях: Обзор модели WAM

Методы наложения водяных знаков на изображения не адаптированы для обработки малых водяных знаковых областей. Это ограничивает применение в реальных сценариях, где части изображения могут поступать из разных источников или были отредактированы. Мы представляем модель глубокого обучения для локализованного наложения водяных знаков, названную Моделью Наложения Водяных Знаков (WAM). Встраиватель WAM неуловимо изменяет входное изображение, в то время как экстрактор разделяет полученное изображение на водяные знаковые и неводяные зоны и извлекает одно или несколько скрытых сообщений из областей, где были обнаружены водяные знаки. Модели обучаются совместно на низком разрешении и без перцептивных ограничений, затем дополнительно обучаются на незаметность и на возможность наложения множественных водяных знаков. Эксперименты показывают, что WAM конкурентоспособен с лучшими методами по незаметности и устойчивости, особенно против восстановления и монтажа, даже на изображениях высокого разрешения. Более того, он предлагает новые возможности: WAM может локализовать водяные знаковые области на монтированных изображениях и извлекать различные 32-битные сообщения с ошибкой менее 1 бита из нескольких малых областей - не более 10% поверхности изображения - даже для маленьких изображений 256x256.