Resumen

En este artículo, proponemos un nuevo modelo para el marcado de agua de objetos 3D. El método propuesto se basa en las propiedades de la transformada discreta del coseno (DCT) de los vértices del objeto 3D para incrustar tres veces una imagen secreta en escala de grises. El proceso de marca de agua se lleva a cabo utilizando los coeficientes de los vértices y los píxeles de la imagen codificada. Además, el proceso de extracción es totalmente ciego y se basa en los pasos inversos del proceso de incrustación para recuperar la imagen secreta en escala de grises. Se miden y comparan varios aspectos del rendimiento del método entre el objeto 3D original y el de la marca de agua utilizando la distancia euclidiana, la distancia Manhattan, la distancia coseno y la distancia de correlación. Los resultados obtenidos muestran que el modelo propuesto ofrece mejores prestaciones en términos de tiempo de ejecución e invisibilidad.

• Materias:Inteligencia artificial Minería de datos Algoritmos genéticos Neurofisiología Proceso de aprendizaje
• Subjects:Artificial intelligence Data mining Genetic algorithms Neurophysiology Learning processes
• Palabras claves:imagen secreta en escala de grises, varios aspectos de rendimiento, transformada discreta del coseno, objeto 3d original, píxeles de la imagen encriptada, vértice del objeto 3d, términos de ejecución, mejor rendimiento, modelo novedoso, objeto 3d
• Keywords:secret grayscale image, various performance aspects, discrete cosine transform, original 3d object, encrypted image pixels, 3d object vertex, terms of execution, better performance, novel model, 3d object