ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







Improving the Efficiency of Prediction-Based Reversible Data Hiding Algorithms

العنوان بلغة أخرى: تحسين كفاءة إخفاء البيانات واسترجاعها في الخوارزميات المبنية على التوقع
المؤلف الرئيسي: جعارة، إيناس نجيب توفيق (مؤلف)
مؤلفين آخرين: جعفر، إياد (مشرف)
التاريخ الميلادي: 2015
موقع: عمان
الصفحات: 1 - 86
رقم MD: 1044492
نوع المحتوى: رسائل جامعية
اللغة: الإنجليزية
الدرجة العلمية: رسالة ماجستير
الجامعة: الجامعة الاردنية
الكلية: كلية الدراسات العليا
الدولة: الاردن
قواعد المعلومات: Dissertations
مواضيع:
رابط المحتوى:
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

22

حفظ في:
المستخلص: في الوقت الحاضر ومع التطور السريع لتكنولوجيا المعلومات، المزيد من البيانات الرقمية أصبحت متاحة على شبكة الإنترنت. الوسائط المتعددة أصبحت تنتقل على نحو متزايد عبر وسائل الاتصالات غير الآمنة. وبناء على ظهور الكثير من المشاكل المتعلقة بسرية المعلومات وحماية حقوق الطبع والنشر. إخفاء البيانات في الوسائط المتعددة هو عبارة عن تقنية مهمة في هذه المجالات لأنها تسمح بإخفاء البيانات داخل الوسائط المتعددة لحماية حقوق المؤلف وحماية البيانات. لقد تم اقتراح العديد من الطرق لإخفاء البيانات وكل طريقة لها ميزات وتحديات مختلفة، مثل قدرة التضمين والمحافظة على جودة الوسائط المتعددة بعد إخفاء البيانات فيها والقدرة على استرجاع النسخة الأصلية من الوسائط المتعددة بعد استخراج المعلومات المخفية. في الآونة الأخيرة تكنولوجيا إخفاء البيانات واسترجاعها جذبت الكثير من الاهتمام في مجالات البحث. تكنولوجيا إخفاء البيانات واسترجاعها هي فئة خاصة من فئات إخفاء المعلومات. بحيث أن هذه الطرق لا تقتصر على إخفاء البيانات السرية في الصور فقط، ولكن أيضا تتمكن من استعادة الصور الأصلية بعد أن يتم استخراج البيانات السرية. كما ويمكن تطبيقها على الصور ذات الطبيعة الحساسة، مثل الصور الطبية والعسكرية، ولا يمكن السماح لأي نوع من التلاعب بهذه الصور لأن أي تلاعب فيها يمكن أن يغير القرارات التي سوف تتخذ على أساس هذه الصور. التقنيات المعتمدة على التوقع هي فئة هامة من طرق إخفاء البيانات واسترجعها. نتائج هذه الخوارزميات أظهرت إمكانيات عالية وقد حازت على اهتمام كبير من ناحية البحث والتطوير لأنها توفر قدرة تخزينية عالية مع أعلى جودة بالمقارنة مع الخوارزميات الأخرى من الأنواع الأخرى. ومع ذلك، فإن معظم التقنيات المعتمدة على التوقع تعتمد على استخدام متنبئ واحد لحساب التنبؤات التي تستخدم لتضمين البيانات. وهذا قد يحد من قدرة التضمين وجودة الصورة. الهدف من هذه الرسالة تحسين كفاءة إخفاء البيانات واسترجاعها في الخوارزميات المبنية على التوقع من خلال دمج وتوظيف استخدام متنبئات متعددة للاستفادة من خصائصها المختلفة ودقة التنبؤ. وبالتالي، تم اقتراح ثلاث تقنيات جديدة لإخفاء البيانات واسترجاعها. الخوارزمية المقترحة تستند على التعديل الفعال لتقنية تعديل أخطاء التنبؤ. ومع ذلك، فإنها تستخدم متنبئين اثنين وتم استخدام قيمة قصوى واحدة لإخفاء البيانات. وتظهر نتائج التقييم التي تم الحصول عليها أن الخوارزمية المقترحة هي قادرة على زيادة قدرة التضمين والحفاظ على جودة الصورة. بالإضافة إلى ذلك، لا يتم إضافة أي معلومات إضافية للتعامل مع الزيادة في عدد المتنبئات. هذه النتائج دفعتنا لاقتراح ملحقات بسيطة تمثل امتدادا الخوارزمية المقترحة. في الأساس، هذه الملحقات تستخدم المزيد من القيم القصوى لإخفاء البيانات. على وجه التحديد، تم تعديل الخوارزمية الأصلية لاستخدام اثنين وثلاثة قيم قصوى. وتمكنت هذه الملحقات من زيادة قدرة التضمين مع الحفاظ على جودة الصورة بشكل مقبول.

عناصر مشابهة