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Robust Reversible Watermarking for 3D Models Based on Auto Diffusion Function
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-3537-8_31.png)
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摘要
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本文提出了一种基于自动扩散函数（ADF）显著点提取和条带式分区的3D网格模型鲁棒且可逆的水印方法。该方法首先利用ADF提取模型的显著几何特征点作为水印嵌入的锚点。将一维条带式算法扩展到三维空间，以实现将水印信息分布式且冗余地嵌入到多个显著点周围的多元环邻域中。实验结果表明，所提出的算法对顶点重排序、旋转和翻译等几何变换表现出强鲁棒性。针对裁剪攻击，该方法即使在复杂高顶点密度模型上进行20%裁剪时，仍能保持水印提取的高相关系数。更重要的是，我们引入了“实用可逆性”的概念，通过丢弃部分最低有效位实现可逆操作。实验证据表明，所提出的方法能够将恢复模型与原始模型之间的均方根误差（RMSE）和平均体差异（AVD）控制在10^(-12)量级，显著低于定义的实用可逆性阈值，从而实现高精度恢复。
Keyword:
Robust reversible watermark
3D mesh model
Auto diffusion function
Copyright protection
期刊
I
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0
论文数:
23
被引数:
0
机构
引用论文
Blind Robust 3D Mesh Watermarking Based on Mesh Saliency and Wavelet Transform for Copyright Protection.png)
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