Piksel uzayında çerçeve tabanlı sayısal video damgalama işleminin genetik algoritma kullanılarak iyileştirilmesi
Improving the performance of frame based digital video watermarking in spatial domain using genetic algorithm
- Tez No: 276774
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VEYSEL ASLANTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Genetik algoritmalar, Genetic algorithms
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojik alanda meydana gelen gelişmelerle birlikte sayısal verilerin kullanımında artış meydana gelmiştir. Sayısal ses, görüntü ve video gibi veriler, internet ortamının da sağlamış olduğu kolay paylaşım ortamıyla kısa süre içerisinde kolay bir şekilde mekan ve konum farkı gözetmeksizin çok fazla kişi arasında paylaşılabilmektedir. Teknolojinin sağlamış olduğu bu kolaylık birçok sorunu da beraberinde getirmiştir. Sayısal verilerin bu şekilde paylaşılması telif hakkının korunması ilkesini uygulanamaz hale getirmiş ve izinsiz kopyalamaların artmasına neden olmuştur. Sayısal verilerdeki bu sorunların çözümlenmesi amacıyla geliştirilen tekniklerden biri sayısal damgalamadır. Bu teknik bir sayısal verinin damga olarak bir başka sayısal verinin içerisine yerleştirilmesi temeline dayanmaktadır. Damga sayısal verinin içerisine görülür bir şekilde veya görünmez bir şekilde yerleştirilebilir.Bu tez çalışmasında zeki optimizasyon algoritmalarından genetik algoritma kullanılarak piksel uzayında sayısal video verisinde bir damgalama işlemi gerçekleştirilmiştir. Damgalı video verisi, sahne değişimi tespit edilerek videonun çerçevelerine ikili bir damganın piksel uzayında dayanıklılığı artırmak amacıyla çeşitli parametreler kullanılarak yerleştirilmesiyle elde edilmiştir. En yüksek dayanıklılık ve saydamlığa ulaşabilmek için genetik algoritma kullanılmıştır. Genetik algoritmanın kontrol parametreleri yapılan deneysel çalışmalar sonucunda en uygun hale getirilmiş ve veri kalitesinde başarı sağlanmıştır. Ayrıca bu tez çalışmasında çeşitli saldırılara karşı damga dayanıklılığı incelenmiş, saldırlar sonucunda elde edilen damgada çok az bozulma meydana gelmesi sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
With the continuous development of technologies, usage of digital data has been increased. Regardless of location, data such as digital audio, image and video can be shared among too many people in a short time with the availability of easy sharing provided by internet. This convenience provided by technology has brought many problems. Sharing digital data through this way has made principle of protection of copyright inapplicable and has led to increase of unauthorized copying. One of the developed technics to solve this problem is the digital watermarking. This technic is based on one of the new methods which provide protection of intellectual properties by embedding information (watermark) directly into the data. Watermark can be embeded on digital data where it can be perceptually either visible or invisible.In this thesis, video watermarking is carried out in spatial domain using genetic algorithm which is one of the intelligent optimization algorithms. Watermarked video data is obtained by embedding binary image watermark to video frames, by applying scene change detection and using various parameters in order to increase robustness. To obtain the highest robustness and transparency, genetic algorithm is employed with different set of control parameters. The control parameters of genetic algorithm are optimized as a result of experiments and are succeeded in the data quality. Furthermore, in this thesis, watermark robustness against various attacks is investigated and the high rated similarity between the original watermark and the watermark that is obtained after the attacks.
Benzer Tezler
- Moving object tracking by regularization via sparsity in wide area aerial video
Hava aracından çekilmiş geniş alan videolarında seyreklik tabanlı regülarizasyon ile hareketli nesne takibi
ERDEM ONUR ÖZYURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BİLGE GÜNSEL KALYONCU
- Sıkıştırılmış sayısal görüntü ve video için hata gizleme
Error concealment in encoded images and video
SEYHAN AĞAOĞLU
- Semi-supervised generative guidance for zero-shot semantic segmentation
Sıfır-örnek anlamsal görüntü bölütlemeye yönelik yarı-denetimli üretici yönlendirme
ABDULLAH CEM ÖNEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RAMAZAN GÖKBERK CİNBİŞ
- Superresolution techniques for face recognition from video
Çözünürlülük artırıcı yöntemlerle videodan yüz tanıma
OSMAN GÖKHAN SEZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı ÜniversitesiMühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYTÜL ERÇİL
- Görüntü iletiminde wavelet tabanlı rastgele permütasyon ile bir şifreleme metodu geliştirilmesi
Başlık çevirisi yok
KENAN TUĞKAN DEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBaşkent ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET GÜNGÖR PAKFİLİZ