Um Esquema de Marca d'água Robusto em Imagens Baseado em Aprendizagem Profunda

Andy Martin, Cecilio Pimentel, Daniel Chaves

DOI: 10.14209/sbrt.2025.1571144212

Evento: XLIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2025)

Keywords:

Abstract

Neste trabalho, propomos um esquema de marca d'água em imagens baseado em aprendizado profundo, no qual as camadas de inserção e extração são treinadas de forma iterativa para garantir alta robustez contra ataques. A camada de inserção adota uma estrutura paralela com redes neurais convolucionais inspiradas na rede Inception, enquanto a camada de extração emprega convoluções deformáveis. Estas permitem a extração adaptativa de características da imagem ao ajustar os filtros convolucionais de acordo com o conteúdo da imagem. Os bits inseridos na imagem correspondem aos bits de paridade de um código corretor de erros, contribuindo para a integridade da informação. O desempenho do sistema é avaliado sob diversos ataques comuns na literatura e os resultados demonstram que a abordagem proposta é eficaz e competitiva em relação a métodos recentes.

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