Preview

Труды Института системного программирования РАН

Расширенный поиск

Методы маркирования текстовых документов при печати посредством вертикального сдвига и изменения яркости фрагментов слов

https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(5)-4

Полный текст:

Аннотация

В статье представлены результаты разработки методов маркирования текстовых документов, представленных как растровое изображение. Важной особенностью алгоритмов является возможность обратного преобразования документа, что позволяет заменять метку на маркированном документе. Разработка относится к структурным алгоритмам маркирования на основе вертикальных сдвигов слов и изменения яркости отдельных фрагментов слов. В работе используются инструменты сегментирования для получения разметки текста в документе, БЧХ-коды для коррекции ошибок, метод максимизации правдоподобия для извлечения метки, нейронная сеть для восстановления искаженных слов. Тестирование показало практическую применимость разработанных алгоритмов маркирования при печати и сканировании текстовых документов.

Об авторах

Дмитрий Олегович ОБЫДЕНКОВ
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН
Россия

Аспирант



Александр Евгеньевич ФРОЛОВ
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН
Россия

Студент магистратуры



Юрий Витальевич МАРКИН
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН
Россия

Научный сотрудник, кандидат технических наук



Станислав Александрович ФОМИН
Институт системного программирования им. В.П. Иванникова РАН
Россия

Ведущий программист



Борис Владимирович КОНДРАТЬЕВ
Министерство обороны Российской Федерации
Россия


Список литературы

1. Утечки информации ограниченного доступа: отчет за 9 месяцев 2020 г. Экспертно-аналитический центр InfoWatch, 2020 г. / Restricted information leaks: report for 9 months of 2020. InfoWatch Analytical Center, 2020 (in Russian).

2. Козлов С.В., Копылов С.А. и др. Реализация маркирования в подсистеме печати ОС семейства Windows на основе виртуального XPS-принтера. Труды ИСП РАН, том 32, вып. 5, 2020 г., стр. 95-110 / Kozlov S.V., Kopylov S.A. et al. Implementing watermarking based on a virtual XPS printer for Windows operating systems. rudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, vol. 32, issue 5, 2020, pp. 95-110 (in Russian). DOI: 10.15514/ISPRAS–2020–32(5)–7.

3. Dong P., Galatsanos N. P. Affine transformation resistant watermarking based on image normalization. In Proc. of the International Conference on Image Processing, 2002, pp. 489-492.

4. Pramila A., Keskinarkaus A., Seppänen T. Multiple domain watermarking for print-scan and JPEG resilient data hiding. Lecture Notes in Computer Science, vol. 5041, 2007, pp. 279-293.

5. Ahmed Q., Munib S., Mirza M. T., Khan A. Smart phone based online medicine authentication using print-cam robust watermarking. In Proc. of the 13th International Conference on Frontiers of Information Technology (FIT), 2015, pp. 222-227.

6. Ahvanooey M.T., Li Q. et al Modern text hiding, text steganalysis, and applications: a comparative analysis. Entropy, vol. 21, no. 4, 2019, article 355.

7. Khadam U., Iqbal M.M. et al. Digital watermarking technique for text document protection using data mining analysis. IEEE Access, vol. 7, 2019, pp. 64955-64965.

8. Por L. Y., Wong K., Chee K. O. UniSpaCh: A text-based data hiding method using Unicode space characters. Journal of Systems and Software, vol. 85, no. 5, 2012, pp. 1075-1082.

9. Bender W., Gruhl D. et al. Techniques for data hiding. IBM Systems Journal, vol. 35, issue 3.4, 1996, pp. 313-336.

10. Leea I.S. Secret communication through web pages using special space codes in HTML files. International Journal of Applied Science and Engineering, vol. 6, no. 2, 2008, pp. 141-149.

11. Ahvanooey M.T., Tabasi S.H. A new method for copyright protection in digital text documents by adding hidden unicode characters in persian/english texts. International Journal of Current Life Sciences, vol. 4, no. 8, 2014, pp. 4895-4900.

12. Ahvanooei M.T., Tabasi S.H., Rahmani S. A novel approach for text watermarking in digital documents by zero-width interword distance changes. DAV International Journal of Science, vol. 4, no. 3, 2015, pp. 550-558.

13. Low S.H., Maxemchuk N.F. et al. Document marking and identification using both line and word shifting. In Proc. of the INFOCOM'95, 1995, pp. 853-860.

14. Brassil J. T., Low S. et al. Electronic marking and identification techniques to discourage document copying. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, vol. 13, issue 8, 1995, pp. 1495-1504.

15. Alattar A.M., Alattar O.M. Watermarking electronic text documents containing justified paragraphs and irregular line spacing. Proceedings of the SPIE, vol. 5306, Security, Steganography, and Watermarking of Multimedia Contents VI, 2004, pp. 685-695.

16. Kim Y.W., Moon K.A., Oh I.S. A Text Watermarking Algorithm based on Word Classification and Inter-word Space Statistics. In Proc. of the Seventh International Conference on Document Analysis and Recognition, 2003, pp. 775-779.

17. Kozachok A.V., Kopylov S. Estimation of Watermark Embedding Capacity with Line Space Shifting. In Proc. of the 2020 Ivannikov Memorial Workshop (IVMEM), 2020, pp. 29-34.

18. Tan L., Hu K. et al. Print-scan invariant text image watermarking for hardcopy document authentication. Multimedia Tools and Applications, vol. 78, no. 10, 2018, pp. 13189-13211.

19. Xiao C., Zhang C., Zheng C. Fontcode: Embedding information in text documents using glyph perturbation. ACM Transactions on Graphics (TOG), vol. 37, no. 2, 2017, pp. 1-16.

20. Gutub A., Fattani M. A novel Arabic text steganography method using letter points and extensions. In Proc. of the WASTET International Conference on Computer, Information and System Science and Engineering (ICCISSE), 2007, pp. 28-31.

21. Secret Technologies – Trace Doc. Available at https://secretgroup.ru/trace-doc/, accessed 09.04.2021.

22. EVERYTAG – Information Leaks Detection (ILD). Available at https://everytag.ru/, accessed 09.04.2021.

23. Smith R. An overview of the Tesseract OCR engine. In Proc. of the Ninth International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR 2007), 2007, pp. 629-633.

24. Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation. Lecture Notes in Computer Science, vol. 9351, 2015, pp. 234-241.

25. Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Техносфера, 2005, 320 стр. / Morelos-Zaragoza R. The Art of Error Correcting Coding. Willey, 2002, 238 p.

26. Suzuki S. Topological structural analysis of digitized binary images by border following. Computer vision, graphics, and image processing, vol. 30, no. 1, 1985, pp. 32-46.

27. He K., Zhang X. et al. Deep residual learning for image recognition. In Proc. of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2016, pp. 770-778.


Рецензия

Для цитирования:


ОБЫДЕНКОВ Д.О., ФРОЛОВ А.Е., МАРКИН Ю.В., ФОМИН С.А., КОНДРАТЬЕВ Б.В. Методы маркирования текстовых документов при печати посредством вертикального сдвига и изменения яркости фрагментов слов. Труды Института системного программирования РАН. 2021;33(5):65-82. https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(5)-4

For citation:


OBYDENKOV D.O., FROLOV A.E., MARKIN Yu.V., FOMIN S.A., KONDRAT’EV B.V. Printed text documents watermarking based on vertical word shift and word fragments brightness changing. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS (Proceedings of ISP RAS). 2021;33(5):65-82. (In Russ.) https://doi.org/10.15514/ISPRAS-2021-33(5)-4

Просмотров: 60


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2079-8156 (Print)
ISSN 2220-6426 (Online)