Особенности применения машиночитаемых ЦВЗ для защиты авторских прав на изображение

Технические науки

УДК: 004.056

Никулин Д. А.

студент,

Юго-Западный государственный университет

ОСОБЕННОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ МАШИНОЧИТАЕМЫХ ЦВЗ ДЛЯ ЗАЩИТЫ АВТОРСКИХ ПРАВ НА ИЗОБРАЖЕНИЕ

Рассмотрена необходимость применения технологии нанесение QR-кода в качестве цифрового водяного знака для защиты изображений от несанкционированного использования и определения авторства.

Ключевые слова: авторские права, цифровой водяной знак, QR-код, распознавание, изображение.

Быстрое развитие и усовершенствование информационных технологий привело к необходимости разработки систем защиты авторского права и систем защиты от копирования мультимедиа информации, в частности, цифровых фотографий. Практически повсеместное использование сети Интернет оборачивается легкостью доступа к размещенной в ней информации, а распространенность программ обработки изображений упрощает процесс подделки фотографий. Поэтому защита фотоизображений от фальсификации и незаконного использования становится актуальной задачей [1].

Фальсифицированное цифровое изображение может быть подвергнуто обрезке краёв, добавлению или удалению каких-либо элементов, сжатию с потерями при сохранении. Возможны, но менее вероятны масштабирование и повороты изображения. Для доказательства факта подделки необходимо иметь инструмент защиты, позволяющий не только подтвердить факт авторства фотографии, но и показать, в какой её части и что именно было изменено [2].

В качестве такого инструмента защиты можно использовать внедрение в изображение невидимых меток, также называемых цифровыми водяными знаками (ЦВЗ). Для проверки авторских прав на графическое изображение производится извлечение встроенной информации и проверка её на соответствие исходным меткам [1].

Зачастую на практике не стоит задача внедрения абсолютно стойких ЦВЗ. Иногда достаточно разработать такую систему встраивания ЦВЗ, при которой злоумышленник не сможет полностью разрушить или подменить цифровые метки.

Нанесение на изображение ЦВЗ, несущего в себе определённую информацию, которая может быть обработана в автоматическом режиме. Наиболее простым изображением такого рода является QR-код.

QR-код — матричный код (двумерный штрихкод), разработанный и представленный японской компанией «Denso Wave» в 1994 году [3]. Задача QR-кодов заключалась в хранении большого объема данных при небольшой площади их размещения. Тогда как процессу сканирования не должны препятствовать ни повреждение, ни частичное загрязнение кода. QR-код определяется сенсором или камерой смартфона как двумерное изображение. Три квадрата в углах изображения и меньшие синхронизирующие квадратики по всему коду позволяют нормализовать размер изображения и его ориентацию, а также угол, под которым сенсор расположен к поверхности изображения. Точки переводятся в двоичные числа с проверкой по контрольной сумме. Легкое распознавание сканирующим оборудованием, дает возможность использования QR-кода в торговле, производстве, логистике.

В этом штрихкоде кодируется разнообразная информация, состоящая из символов (включая кириллицу, цифры и спецсимволы), например: электронная визитка, координаты местоположения, интернет-адрес, контактные данные, адрес электронной почты, SMS, текст, телефонные номера. Один QR-код может содержать: цифры — 7089, цифры и буквы (латиница) — 4296, двоичный код — 2953 байт (следовательно, около 2953 букв кириллицы в кодировке windows-1251 или около 1450 букв кириллицы в utf-8), иероглифы — 1817 [3]. Как правило, этот код считывается приложением, установленным на мобильный телефон, после чего мобильник действует в зависимости от вида информации, заложенной в QR-код. Если это адрес сайта — открывает сайт в браузере. Если это электронная визитка — добавляет нового абонента в контакт-лист. Если это обычный текст (например, информация о товаре) — просто выводит его на экран.

Предлагается наносить изображение QR-кода с варьируемой прозрачностью, цветом, размером для минимизации искажений оригинального изображения. Было разработано программное средство, которое позволяет наносить в соответствии с введённой пользователем строкой в качестве водяного знака QR-код. Другой функцией программы является определение QR-кода на изображении и его распознавание. Направление дальнейшего исследования является изучение влияния параметров наносимого QR-код (прозрачность, цвет, размер и т.д.) на возможность его автоматического распознавания. В настоящее время проведённые исследования уже позволяют сделать ряд выводов, в частности QR-код с цветом, контрастирующим с общей цветовой гаммой оригинального изображения может быть нанесён с меньшей прозрачностью, чем QR-код сформированный в цветовой гамме изображения. Визуально это выражается в виде меньших искажений, создаваемых QR-кодом на изображении. Предлагается доработать созданное программное средство таким образом, чтобы в автоматическом режиме определялась цветовая гамма на изображении и предлагались наиболее оптимальный цвет и прозрачность наносимого QR-кода.

У РкгиММИ!» ^^^^^ *

Рисунок 1 — QR-код в цветовой гамме изображения

Рисунок 2 —

- [ с=, I В I—ИмГ

Рисунок 3 — Размер точки QR-кoдa в пикселях «5»

I д 1 В

Рисунок 4 — Размер точки QR-кода в пикселях «1»

Размер наносимого QR-кода влияет на достоверность распознавания меньше, чем цветовая гамма. Необходимо, чтобы QR-код был читаем, т.е. можно было считать заложенную в нём информацию. Если на стене дома есть огромный QR-код, его можно прочитать с небольшого расстояния (несколько метров) при помощи телефона, на котором установлена программа для чтения QR-кодов. Но при этом они не должны быть слишком маленького размера. В этом случае сканирующие устройства (к примеру, телефон с камерой) попросту не сфокусируются на коде и не расшифруют его содержимое. На поверхности тех или иных элементов конструкции посредством использования лазерной высокочастотной техники можно выгравировать даже самые крохотные QR-коды. Но, конечно же, это вызывает необходимость применения сканирующих устройств аналогичного высокого уровня.

Литература

1. Белобокова Ю. А. Журнал «Новые информационные технологии в автоматизированных системах» Выпуск № 17 / 2014.

2. Таныгин М.О. Расчёт вероятности возникновения коллизий при использовании алгоритма контроля подлинности сообщений (статья)/ Известия ЮЗГУ. Серия управление, вычислительная техника, информатика. медицинское приборостроение — 2012. — №2 (часть 2). — С.179-183.

3. INTERNATIONAL STANDARD ISO/IEC 18004

Information technology — Automatic identification and data capture techniques — Bar code symbology — QR Code.

4. Как пользоваться QR-кодами [Электронный ресурс] http://antonkozlov.ru/kompyuternye-programmy/chto-takoe-qr-kod-zachem-on-nuzhen-i-kak-ego-ispolzovat.html#

5. Wang S. et al. Does a QR code must be black and white? // 2015 International Conference on Orange Technologies (ICOT). — IEEE, 2015. — С. 161-164.

6. Ertekin S., Pelton L. E. An Exploratory Study of Consumer Attitudes Towards Qr Code Reader Applications //Ideas in Marketing: Finding the New and Polishing the Old. — Springer International Publishing, 2015. — С. 185-191.

7. Ramya S., Joice C. S. An Optimized Image and Data Embedding in Color QR Code //Structure. — 2015. — Т. 17. — С. 4V.

8. Lin S. S. et al. Efficient QR code beautification with high quality visual content // IEEE Transactions on Multimedia. — 2015. — Т. 17. — №. 9. — С. 1515-1524.