Реферат на тему: Исследования алгоритмов выделения скрытых водяных знаков с использованием нейросетей на основе модели с учителем и без учителя.

Список источников

1. 1. Митрофанова Е. Ю. Нейросетевые сжимающие преобразования данных и алгоритмы создания цифровых водяных знаков в объектах мультимедиа графических и звуковых форматов: Автореферат диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук. — Воронеж, 2014. — [б. с.].
2. 2. Наука и образование: отечественный и зарубежный опыт : международная научно-практическая конференция 20 мая 2024г., г. Белгород): сборник статей / под ред. Пересыпкиной А. В. — Белгород: Издательства, ООО «ГиК», 2024. — 305 с.

Цель работы

Цель работы состоит в том, чтобы провести детальный анализ и сравнение различных нейросетевых архитектур, используемых для извлечения водяных знаков, а также оценить их эффективность в зависимости от типа обучения. В рамках этой цели будет рассмотрено практическое применение исследуемых подходов в области цифровой безопасности, что позволит сделать выводы о их преимуществах и недостатках.

Основная идея

Идея исследования заключается в сравнительном анализе алгоритмов извлечения скрытых водяных знаков с использованием нейросетей, обученных как с учителем, так и без учителя. Это позволит выявить наиболее эффективные подходы к извлечению водяных знаков в зависимости от условий и характеристик данных, что имеет важное значение для обеспечения цифровой безопасности и защиты авторских прав.

Проблема

Современные технологии цифровой безопасности сталкиваются с проблемами защиты авторских прав и идентификации подделок. В условиях быстрого развития информационных технологий становится актуальным исследование алгоритмов, которые могут эффективно извлекать скрытые водяные знаки из цифровых изображений и видео. Однако, существующие методы имеют свои ограничения, и не всегда обеспечивают надежность и точность извлечения, что вызывает необходимость в исследовании новых подходов, основанных на нейросетевых технологиях.

Актуальность

Актуальность данной работы заключается в растущей потребности в эффективных методах защиты цифрового контента. С увеличением объема и разнообразия цифровой информации, становится важным разрабатывать и внедрять алгоритмы, которые могут гарантировать безопасность и целостность данных. Использование нейросетей для извлечения водяных знаков представляет собой современный подход, который требует глубокого анализа и сравнения различных архитектур, что и будет сделано в данном реферате.

Задачи

1. 1. Изучить существующие алгоритмы извлечения водяных знаков с использованием нейросетей.
2. 2. Провести сравнительный анализ нейросетевых архитектур на основе обучения с учителем и без учителя.
3. 3. Оценить эффективность различных подходов к извлечению водяных знаков.
4. 4. Выявить преимущества и недостатки каждого из методов.
5. 5. Обсудить практическое применение исследуемых подходов в области цифровой безопасности.