Treść książki
Przejdź do opcji czytnikaPrzejdź do nawigacjiPrzejdź do informacjiPrzejdź do stopki
18
PiotrLipiński
spadkieminnychparametrówznakowaniawodnego,mogąbyćzbyt
wysokie.
Naprzykład,wstudiofotograficznym,wktórymwykonujesiętysiące
zdjęćdziennierzadkokoniecznajestidentyfikacjaposzczególnegozdjęcia.
Ważniejsze,zpunktuwidzeniawłaścicielastudia,jestoznaczenie
wszystkichzdjęćnabieżąco,czyliczasosadzaniacyfrowegoznakuwodnego
orazjakośćzdjęć,niżstuprocentowaefektywnośćosadzania[88].
Szacowania
efektywności
można
dokonać
analitycznie,
stosując
odpowiedniemodelealgorytmówosadzaniaorazwykorzystującstatystyczne
własnościkonteneralubempirycznie,przezoznaczeniedużejliczbyróżnych
kontenerówprzyużyciudużejliczbylosowychcyfrowychznakówwodnych.
Wpraktycznychzastosowaniachnajczęściejwykorzystujesiędwiemiary
efektywności[38]:
•FMR(ang.falsematchrate)-prawdopodobieństwawykrycia
cyfrowegoznakuwodnegowprzypadku,gdyniezostałonosadzony
wkontenerze,
•FNMR(falsenon-matchrate)-prawdopodobieństwoniewykrycia
cyfrowegoznakuwodnego,pomimojegoobecnościwkontenerze.
W
praktyce
obie
miary
stosuje
się
dla
różnych
poziomów
znormalizowanegowspółczynnikakorelacjiC,obliczanegonapodstawie
zależności(3.1),międzyoznakowanątreściącyfrowąacyfrowymznakiem
wodnym:
C
=
K
1
−
1
∑
i
K
=
1
(
c
i
wa
−
c
σσ
i
wa
c
)
(
w
w
i
−
w
)
,
gdzie:
σ
c
-odchyleniestandardowezmodyfikowanejoznakowanejtreści
cyfrowej,
-odchyleniestandardowecyfrowegoznakuwodnego,
σ
w
c
i
wa
-i-tynajwiększyelementzmodyfikowanejoznakowanejtreści
cyfrowej,
-wartośćśredniaKnajwiększychelementówzmodyfikowanej
oznakowanejtreścicyfrowej,
-i-tyelementcyfrowegoznakuwodnego,
-średniawartośćelementówcyfrowegoznakuwodnego,
-długośćcyfrowegoznakuwodnego.
c
wa
w
i
w
K
(3.1)
