Абстрактный

Extracting Spread-Spectrum Hidden Data from Digital Media

Jyothi B. Rameshkumar H K

We consider the problem of extracting blindly data embedded over a wide band in a spectrum (transform) domain of a digital medium (image, audio, video). We develop a novel multi-carrier/signature iterative generalized least-squares (M-IGLS) core procedure to seek unknown data hidden in hosts via multi-carrier spreadspectrum embedding. Neither the original host nor the embedding carriers are assumed available. Experimental studies on images show that the developed algorithm can achieve recovery probability of error close to what may be attained with known embedding carriers and host autocorrelation matrix.

Отказ от ответственности: Этот реферат был переведен с помощью инструментов искусственного интеллекта и еще не прошел проверку или верификацию

Индексировано в

Индекс Коперника
Академические ключи
CiteFactor
Космос ЕСЛИ
РефСик
Университет Хамдарда
Всемирный каталог научных журналов
Импакт-фактор Международного инновационного журнала (IIJIF)
Международный институт организованных исследований (I2OR)
Cosmos

Посмотреть больше