ディープラーニングに基づく適応的埋め込みアルゴリズム
taatooのコアアルゴリズムは、U-Netアーキテクチャによる生成的敵対的ネットワークを採用しており、ジェネレーターが画像のテクスチャー特徴を分析し、最適な埋め込み領域を決定する（通常、中間周波数のディテールが豊富な領域を選択する）一方、識別器は人間の目の知覚の違いを継続的に評価する。(1)画像の複雑さに応じて電子透かしデータ量（0.3～3bit/pixel）を自動的に調整する動的容量調整、(2)滑らかな領域（例えば空）への埋め込みによって生じるブロッキング・アーティファクトを回避する周波数領域マスク技術、(3)CMYK空間とRGB空間で異なる埋め込み戦略を採用する色適応メカニズム。
実際のテストデータによると、処理された画像はSSIM構造類似性指数で0.98以上であり、プロのレビュアーは二重盲検テストで6.7%透かし画像しか識別できません。OpenCVの伝統的なLSBアルゴリズムと比較して、taatooの検出防止性能は8倍向上し、特に4K/8K高精度商業画像保護に適しています。
この答えは記事から得たものである。taatoo: 画像を保護する不可視電子透かしツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " taatooのAI電子透かしエンジンは、視覚的に非破壊的なメッセージ埋め込みを可能にする
日本語 
简体中文 
English 
Deutsch 
Português do Brasil