영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법 및 시스템
    2.
    发明公开
    영상의 국부 영역에 대한 복사 및 이동 변조 탐지 방법 및 시스템 有权
    用于检测复制和移动调制的方法和系统关于本地局部图像

    公开(公告)号:KR1020150084251A

    公开(公告)日:2015-07-22

    申请号:KR1020140004077

    申请日:2014-01-13

    CPC classification number: G06T7/70 G06K9/46 G06T7/37

    Abstract: 영상의국부영역에대한복사및 이동변조탐지방법은복수의블록들을획득하기위하여, 영상에대한블록화를수행하는단계; 상기복수의블록들각각에대한블록특징점의벡터값을계산하는단계; 및상기복수의블록들각각에대해, 상기벡터값을이용하여변조된블록들을선택하는단계를포함한다.

    Abstract translation: 用于检测关于图像的局部区域的复制和移动调制的方法包括:将图像划分成块以便可以获得多个块的步骤; 计算每个多个块的块特性的矢量值的步骤; 以及通过使用多个块中的每一个上的向量值来选择调制块的步骤。

    샷 기반의 센서 패턴 노이즈를 이용한 불법 포르노그래피 탐지 방법 및 그 장치
    3.
    发明授权
    샷 기반의 센서 패턴 노이즈를 이용한 불법 포르노그래피 탐지 방법 및 그 장치 有权
    使用基于拍摄的传感器图案噪声的非法图像视频检测

    公开(公告)号:KR101518132B1

    公开(公告)日:2015-05-07

    申请号:KR1020130134657

    申请日:2013-11-07

    CPC classification number: H04N5/357 G06T7/0002 G06T2207/10016

    Abstract: 샷기반의센서패턴노이즈를이용한불법포르노그래피탐지방법및 그장치가개시된다. 영상판별방법은, 입력영상을적어도하나의프레임으로이루어진프레임집합으로분류하는단계; 상기프레임집합각각에대하여상기프레임집합으로부터센서패턴노이즈(sensor pattern noise)를추정하는단계; 상기센서패턴노이즈로부터상관도를계산하는단계; 및상기상관도에따라상기입력영상에대한불법영상여부를판별하는단계를포함할수 있다.

    Abstract translation: 公开了一种通过使用基于射击的传感器图案噪声来检测非法色情内容的方法及其装置。 在本发明中,用于识别图像的方法包括以下步骤:将输入图像分类成由至少一个帧组成的帧组; 从每个帧组的帧集合估计传感器模式噪声; 从传感器模式噪声计算相关性; 以及基于所述相关性来确定所述输入图像是否是非法的。

    이산 웨이블릿 변환과 통계분석에 의한 컬러레이저 프린터 판별 시스템 및 그 방법
    4.
    发明公开
    이산 웨이블릿 변환과 통계분석에 의한 컬러레이저 프린터 판별 시스템 및 그 방법 有权
    彩色激光打印机识别系统及方法通过分析分辨率波段变换的统计特征

    公开(公告)号:KR1020110005432A

    公开(公告)日:2011-01-18

    申请号:KR1020090062974

    申请日:2009-07-10

    Abstract: PURPOSE: A color laser printer identification system by analyzing statistical features on discrete wavelet transform, and a method thereof are provided to discriminate the forgery of an output material by generating specific points of the information in vector after converting the output material into color image information. CONSTITUTION: A scanning unit(100) converts an output material into color image information, and a specific point extractor(300) extracts the standard deviation, kurtosis, skewness, covariance and correlation coefficient of a divided image. A vector converter(400) converts the standard deviation, the kurtosis, the skewness, the covariance and the correlation coefficient into vector coordinate values. According to a generated printer decision model, a printer decision unit(500) induces printer information and toner information.

    Abstract translation: 目的:通过分析离散小波变换的统计特征的彩色激光打印机识别系统及其方法,用于通过在将输出材料转换为彩色图像信息之后通过生成向量中的信息的特定点来区分输出材料的伪造。 构成:扫描单元(100)将输出材料转换为彩色图像信息,特定点提取器(300)提取分割图像的标准偏差,峰度,偏度,协方差和相关系数。 矢量转换器(400)将标准偏差,峰度,偏差,协方差和相关系数转换为向量坐标值。 根据生成的打印机决定模型,打印机判定单元(500)引起打印机信息和调色剂信息。

    B-스프라인 곡선 모델링과 메시-스펙트럼 변환을 이용한워터마크 삽입 및 추출 방법
    5.
    发明公开
    B-스프라인 곡선 모델링과 메시-스펙트럼 변환을 이용한워터마크 삽입 및 추출 방법 有权
    使用B-SPLINE曲线建模和网格变换的水印嵌入和检测方法

    公开(公告)号:KR1020090090899A

    公开(公告)日:2009-08-26

    申请号:KR1020080016445

    申请日:2008-02-22

    CPC classification number: H04N21/8358 G06F17/10

    Abstract: A watermark insertion and an extracting method using a mesh-spectrum transform and B- spline curve modeling extracting the watermark are provided to insert the watermark by extracting a B-spline curve and modeling the B- spline curve. A B- spline modeling is performed and curve is generated(S120). The control points of curve are extracted. The mesh-spectrum coefficient of n is calculated based on the control points of the extracted curve(S130). The count values are changed about the calculated mesh-spectrum coefficient. The mesh-spectrum inverse transform is performed about the inserted mesh-spectrum coefficients. The B-spline curve is based on the control point the reconfiguration.

    Abstract translation: 提供了使用网格频谱变换和B-样条曲线建模提取水印的水印插入和提取方法,通过提取B样条曲线和B样条曲线建模来插入水印。 执行B-样条建模并生成曲线(S120)。 提取曲线的控制点。 基于提取曲线的控制点计算n的网格频谱系数(S130)。 关于计算的网格频谱系数改变计数值。 对插入的网格频谱系数进行网格频谱逆变换。 B样条曲线基于重新配置的控制点。

    국부변형에 대해 강건한 라인 워터마킹 방법
    6.
    发明公开
    국부변형에 대해 강건한 라인 워터마킹 방법 有权
    线性水分反应对地球变形的影响

    公开(公告)号:KR1020090095995A

    公开(公告)日:2009-09-10

    申请号:KR1020080021297

    申请日:2008-03-07

    CPC classification number: G06T1/005 G06T2207/20064

    Abstract: A line watermarking method against local deformation is provided to be strong against rotation attack, scaling attack, moving attack and local deformation attack. Wavelet transform of a polygon line within an insertion target image is performed(S101). A random number sequence of +-1 value is generated as a bipolar watermark(S103). The bipolar watermark is inserted into a wavelet coefficient of the wavelet-transformed polygon line(S105). Reverse wavelet transform of the wavelet-transformed polygon line is performed so that the watermarked polygon line is reflected to the insertion target image(S107).

    Abstract translation: 提供一种针对局部变形的线水印方法,以防止旋转攻击,缩放攻击,移动攻击和局部变形攻击。 执行插入目标图像内的多边形线的小波变换(S101)。 生成+ -1值的随机数序列作为双极水印(S103)。 将双极水印插入小波变换多边形线的小波系数(S105)。 执行小波变换多边形线的反向小波变换,使得水印多边形线被反射到插入目标图像(S107)。

    이산 웨이블릿 변환과 통계분석에 의한 컬러레이저 프린터 판별 시스템 및 그 방법
    7.
    发明授权
    이산 웨이블릿 변환과 통계분석에 의한 컬러레이저 프린터 판별 시스템 및 그 방법 有权
    彩色激光打印机识别系统及方法通过分析分辨率波段变换的统计特征

    公开(公告)号:KR101038520B1

    公开(公告)日:2011-06-02

    申请号:KR1020090062974

    申请日:2009-07-10

    Abstract: 본 발명은 이산 웨이블릿 변환과 통계분석에 의한 컬러레이저 프린터 판별 시스템 및 그 방법에 관한 것으로서, 컬러 프린터로 인쇄된 출력물을 입력받아 출력물을 디지털화하여 컬러 이미지 정보로 변환하는 스캐닝수단; 컬러 이미지 정보에 포함된 RGB픽셀 값들을 고해상도 필터 및 저해상도 필터를 통해 1차 필터링을 수행하여 제1 고주파 필터링 이미지(Hz) 및 제1 저주파 필터링 이미지(Lz)로 분류하고, 제1 고주파 필터링 이미지(Hz)를 고해상도 필터와 저해상도 필터를 통해 2차 필터링을 수행하여 제2 고주파 필터링 이미지(Hz-Hz) 및 제2 저주파 필터링 이미지(Lz-Lz)로 분류하는 이산 웨이블릿 변환수단; 제2 고주파 필터링 이미지(Hz-Hz)의 RGB픽셀 값과 대응하는 R영역 이미지, G영역 이미지 및 B영역 이미지를 분류하고, 분류된 R영역 이미지, G영역 이미지 및 B영역 이미지 각각의 표준편차, 첨도(kurtosis), 왜도(skewness), 공분산(covariance) 및 상관계수(correlation coefficient)를 추출하는 특징점 추출수단; RGB픽셀 값과 대응하는 표준편차, 첨도, 왜도, 공분산 및 상관계수를 벡터 좌표값으로 변환하여 출력하고, 출력된 벡터 좌표값 분포의 유사도에 따라 그룹을 분류하여 RGB픽셀 값과 대응하는 표준편차, 첨도, 왜도, 공분산 및 상관계수 각각의 벡터들 중에 최대 마진 하이퍼플레인(maximum-margin hyperplane) 그룹에 속하는 벡터들을 도출하는 벡터 변환수단; 및 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, SVM)의 훈련에 따라 최대 마진 하이퍼플레인 그룹의 RGB픽셀 값과 대응하는 표준편차, 첨도, 왜도, 공분산 및 상관계 수의 벡터들과 대응하는 프린터를 판별키 위한 판별모델을 생성하고, 재차 인가받은 RGB픽셀 값과 대응하는 표준편차, 첨도, 왜도, 공분산 및 상관계수의 벡터와 대응하는 프린터 정보 및 토너 정보를 판별모델에 따라 도출하는 프린터 판별수단; 을 포함한다.
    컬러, 레이저, 프린터, 판별, 이산 웨이블릿, 서포트 벡터 머신

    B-스프라인 곡선 모델링과 메시-스펙트럼 변환을 이용한워터마크 삽입 및 추출 방법
    8.
    发明授权
    B-스프라인 곡선 모델링과 메시-스펙트럼 변환을 이용한워터마크 삽입 및 추출 방법 有权
    使用B-SPLINE曲线建模和网格变换的水印嵌入和检测方法

    公开(公告)号:KR100938499B1

    公开(公告)日:2010-01-25

    申请号:KR1020080016445

    申请日:2008-02-22

    Abstract: 본 발명은 B-스프라인 곡선 모델링과 메시-스펙트럼 변환을 이용한 워터마크 삽입 및 추출 방법에 관한 것으로서, (a) B-스프라인 모델화함으로써 곡선을 생성하고, 상기 곡선의 제어점들을 추출하는 과정; (b) 상기 (a) 과정을 통해 추출된 곡선의 제어점들을 바탕으로 n개의 메시-스펙트럼 계수를 계산하는 과정; (c) 상기 (b) 과정을 통해 계산된 메시-스펙트럼 계수에 대하여 계수 값을 변경시킴으로써, 워터마크를 삽입하는 과정; 및 (d) 상기 (c) 과정을 통해 삽입된 메시-스펙트럼 계수를 메시-스펙트럼 역변환하여 워터마크가 삽입된 제어점을 계산하고, 상기 제어점을 바탕으로 B-스프라인 곡선을 재구성하는 과정; 을 포함한다.
    B-스프라인 곡선, 워터마크, 메시-스펙트럼 변환

    재표본화 공격에 대한 디지털 워터마크 검출 성능 향상 장치 및 그 방법
    9.
    发明授权
    재표본화 공격에 대한 디지털 워터마크 검출 성능 향상 장치 및 그 방법 有权
    用于增强数字水印检测对抗攻击的装置和方法

    公开(公告)号:KR101363577B1

    公开(公告)日:2014-02-17

    申请号:KR1020120092266

    申请日:2012-08-23

    CPC classification number: H04N21/8358 G06T2201/0065 G06T2207/20064

    Abstract: The present invention relates to a digital watermark detection function improving apparatus about a resampling attack and a method thereof, which includes: a watermark detector (110) which inspects whether a specific watermark is inserted into an input image or not; a conversion type determining unit (120) which extracts a specific point vector between the input image and an original image in order to draw the change type of the input image which failed in a watermark detection; a size/inverse conversion unit (130) which estimates a size conversion rate from the input image and converts the input image in order to be same as the original image by performing an inverse conversion about a transformed input image; and a rotation/inverse conversion unit (140) which estimates a rotation change rate from the input image and converts the input image in order to be same as the original image by performing an inverse conversion about the transformed input image. The present invention prevents the synchronization problem (an attack like a rotation and an amplification) of a digital watermark in advance by determining whether the size and rotation of an image is converted or not based on a specific point vector which is extracted from an image, estimating a size transformation and a rotation transformation which are added to the image afterward, and determining a watermark by inversely converting an image in which the watermark is inserted as much as the estimated transformation. [Reference numerals] (110) Watermark detector; (120) Change type discrimination unit; (140) Rotation/inverse conversion unit; (AA) Input image; (BB) Failure; (CC) Success; (DD) Watermark extraction; (EE) Rotation; (FF) Magnification

    Abstract translation: 本发明涉及一种关于重采样攻击的数字水印检测功能改进装置及其方法,包括:水印检测器(110),其检查特定水印是否被插入到输入图像中; 转换类型确定单元,其提取输入图像和原始图像之间的特定点向量,以便画出在水印检测中失败的输入图像的改变类型; 尺寸/逆转换单元(130),其从输入图像估计尺寸转换率,并且通过执行关于变换的输入图像的逆变换来将输入图像转换为与原始图像相同; 以及旋转/逆转换单元,其从输入图像估计旋转变化率,并且通过执行关于变换的输入图像的逆变换来将输入图像转换为与原始图像相同。 本发明通过基于从图像提取的特定点向量确定图像的大小和旋转是否被转换来预先防止数字水印的同步问题(如旋转和放大的攻击) 估计随后添加到图像中的尺寸变换和旋转变换,并且通过将水印插入的图像与估计的变换反相变换来确定水印。 (附图标记)(110)水印检测器; (120)变更式辨别单元; (140)旋转/逆转换单元; (AA)输入图像; (BB)失败; (CC)成功; (DD)水印提取; (EE)旋转; (FF)放大率

    디지털 포렌직 기술을 이용한 보안 인쇄물 위조식별 시스템 및 그 방법
    10.
    发明授权
    디지털 포렌직 기술을 이용한 보안 인쇄물 위조식별 시스템 및 그 방법 有权
    基于数字法医技术的安全打印资源伪造检测系统及其方法

    公开(公告)号:KR101140699B1

    公开(公告)日:2012-05-03

    申请号:KR1020100052297

    申请日:2010-06-03

    Abstract: PURPOSE: The forgery detection system of a security printed material and a detection method thereof are provided to create learning model for detecting forgery by performing machine learning with extracted feature points. CONSTITUTION: The forgery detection system of a security printed material comprises an image transformation part(10), a feature point extracting part(20), a machine learning part(30), and a forgery detection part(40). The image transformation part changes prints into a digital. The feature point extracting part extracts the feature point of the digital image. The machine learning part performs machine learning using the feature points. The forgery detection part detects the forgery of a printed material from a machine learning result.

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