Gerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması

Slides:



Advertisements
Benzer bir sunumlar
Steganografi.
Advertisements

SES STEGANOGRAFİ Ders 6.
Diferansiyel Sürüş Sistemi E-posta:
Liquid Crystal Display
KONU :GÖRÜNTÜNÜN GEOMETRİK MODELLERİNİN KURULMASI
Sayısal İşaret İşleme Laboratuarı
KAMERALAR.
DİJİTAL GÖRÜNTÜLEME Dr. Levent Oğuzkurt Başkent Üni.
RESİM FOTOĞRAF İŞLEME YAZILIMLARI.
ÇOKLU ORTAM UYGULAMALARINDA GÖRSELTASARIM.
TUVDBS VİDEO VERİTABANI YÖNETİM SİSTEMİ
DOSYA,DİZİN VE DOSYA UZANTILARI
Dijital Dünyada Yaşamak
SİMETRİK ŞİFRELEME SİSTEMLERİ VE ÖZELLİKLERİ
Bilgi Teknolojisinin Temel Kavramları
SEDA ARSLAN TUNCER Android işletim sisteminde RGB histogram değerlerinin gerçek zamanlı olarak elde edilmesi SEDA ARSLAN TUNCER
Görüntü Kayıt Formatları:
E-İçerik Arama, Bulma ve Seçme
Anahtar Bağımlı Bir Şifreleme Algoritması (IRON )
Görsel Okur-Yazarlık *
NESNELER ARASINDAKİ UZAYSAL İLİŞKİLER ÜZERİNE BİR UYGULAMA
Steganografi.
OPENCV İLE STEREO GÖRÜNTÜLERDEN DERİNLİK KESTİRİMİ
CSS Birimleri.
Grafik ve Animasyon Sistemleri
RENKLİ GÖRÜNTÜ İŞLEME Güneş Baltacı.
TARAYICI (SCANNER).
İLERİ GÖRÜNTÜ İŞLEME (Prof. Dr. Sarp ERTÜRK).
Grafik ve Animasyon Ders-01 Temel Terimler.
STEGANALİZ Ders 5.
Resim Sıkıştırma Yonca BAYRAKDAR
Hazırlayan: Cihan UĞUR
ASİMETRİK ŞİFRELEME ALGORİTMALARINDA ANAHTAR DEĞİŞİM SİSTEMLERİ
6. ADC (Analog to Digital Conversion):
Kobay Sıçan Davranışlarının RGB-D Kamera Yardımıyla Otomatik İzlenmesi
Dept. of Electronics and Telecom. Eng.
Liquid Crystal Display Emin CELİLOĞLU - IT Eğitmeni.
Grafik ve Animasyon.
Bilgisayar İle İlgili Temel Kavramlar
GRAFIK TEMELLERI Grafik ve Animasyon Coşkun CANLI Bilişim Teknolojileri Öğretmeni.
Bilişim Teknolojileri Öğretmeni
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
YER FOTOGRAMETRİSİ (2014) Doç. Dr. Eminnur Ayhan
Bilgisayar İle İlgili Temel Kavramlar
İŞTE ARES G34’Ü SEÇMENİZ İÇİN HAKLI NEDENLERİNİZ
FOTOGRAMETRİ - I Sunu 3- 3 Eminnur Ayhan
ÇOK BOYUTLU İŞARET İŞLEMENİN TEMELÖZELLİKLERİ
1)RESİM DÜZENLEMEK TEMEL KAVRAMLAR: Piksel, Nokta ve Nokta Aralığı, Çözünürlük, Rezolasyon, LPI, DPI HAZIRLAYAN: Ayşe Cansel KARAMAN.
Bilgisayar İle İlgili Temel Kavramlar
BİLGİSAYARDA DONANIM ve YAZILIM
* 16/07/96 Steganografi Metin BİLGİN *.
Yıldıray YALMAN Doç. Dr. İsmail ERTÜRK
YANSITILAN GÖRSEL MATERYALLER
Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Deniz TAŞKIN Nurşen SUÇSUZ
Bilgisayar Mühendisliğine Giriş
YER DEĞİŞTİRME VE DEĞER DÖNÜŞTÜRME ÖZELLİĞİNE SAHİP GÖRÜNTÜ ŞİFRELEME ALGORİTMALARININ ANALİZİ Erdal GÜVENOĞLU Nurşen SUÇSUZ 
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
DİJİTAL GÖRÜNTÜ İŞLEME
Telif Hakkının Korunması
Temel Bilgiler Pixel Sayısal görüntülerin en küçük birimi Picture element –Resim parçası Kendine ait renk bilgisine sahiptir İki boyutlu yapı Her.
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
MONİTÖRLER.
Rukiye KARAKIŞ, İnan Güler, İrem Çapraz, Erhan Bilir Gazi Üniversitesi
NİŞANTAŞI ÜNİVERSİTESİ
KOMPOZİSYON Resimde kompozisyonun manası asrın ikinci çeyreği içinde daha genişlemiştir. Eskiden, kompozisyon kelimesi, içinde figür bulunan resimlere.
Medİkal görüntülerde doktor – hasta bİlgİ gİzlİlİğİnİn sağlanmasI
Sunum transkripti:

Gerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması Akademik Bilişim '09 Gerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması Yıldıray YALMAN Doç. Dr. İsmail ERTÜRK Kocaeli Üniversitesi Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Bölümü

Sunu Bölümleri Sunu Bölümleri Çalışmanın Amacı, Motivasyonu ve Hedefleri Veri Gizleme Teknikleri 2.1. Şifreleme (Kriptoloji) 2.2. Damgalama (Watermarking) 2.3. Veri Gizleme (Steganography) Sayısal Video Kavramı 3.1. Frekans Spektrumu 3.2. Sayısal Resim 3.3. Çözünürlük 3.4. Sayısal Video Standartları Gerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması Veri Gizleme İşleminin Başarım Analizi Sunu Bölümleri 02.01.2019

1. Çalışmanın Amacı ve Hedefleri 1. Çalışmanın Amacı Hedefleri Önerilen çalışmanın temel amaçları, Gerçek zamanlı olarak elde edilen sayısal görüntü verilerini, bir veri gömme algoritması içerisinden geçirerek Sayısal Video kaydetmek ve bu durumdan haberdar olan bir alıcı yazılım yardımı ile gömü verilerini ayrıştırarak tekrar elde etmek, Bilgi veya verinin korunması için etkin gömü verisi kapasitesi sağlayan bir algoritma kullanmaktır. Araştırma ve çalışmaların hedefleri, Gerçek Zamanlı olarak elde edilen sayısal görüntülere 3. kişiler tarafından fark edilemeyecek seviyede veri gizlenerek Sayısal Video haline getirilmesi. İleride yapılması muhtemel çalışmalara alt yapı oluşturulması 02.01.2019

2. Veri Gizleme Teknikleri 2.1. Şifreleme (Kriptoloji) Özel/kişisel nitelikli, gizli içeriğe sahip bilgi veya mesajların anlamlı olarak, kaynak veya alıcıdan başka üçüncü kişilerin eline geçmesini önlemek amacıyla kullanılan tüm teknikleri içeren bir bilim dalıdır. 2.2. Damgalama (Watermarking) Sayısal formattaki bir eserin korunması amacıyla eserin içerisine gömülen sayısal bir imzadır. Sayısal damgalama değerli sayısal medyanın korunmasında şifreleme ve kopyalama korumalarının yetersiz kaldığı durumlarda son koruma yöntemi olarak önerilmektedir. 2.3. Veri Gizleme Bilimi (Steganography) Steganografi (=Steganography) iki parçadan oluşan Yunanca bir kelimedir. “Steganos” örtülü/gizli, “grafi”de yazım/çizim anlamına gelir. Modern steganografi teknik olarak, bir veriyi (mesaj) bir nesnenin içine gizli biçimde yerleştirmeyi esas almaktadır. 02.01.2019

Steganografinin Diğer Alanlarla İlişkisi 2. Veri Gizleme Bilimi 2. Veri Gizleme Bilimi Steganografinin Diğer Alanlarla İlişkisi Orijinal İmge İçerisine Veri Gömülmüş Olan İmge 02.01.2019

3. Sayısal Video Kavramı 3. Sayısal Video Kavramı 3.1. Frekans Spektrumu Göz 400-700 nm dalga boyundaki ışıkları algılayabilir. Gözümüzdeki renk algılayıcı hücrelerin 3 çeşit olması sebebiyle gördüğümüz bütün renkler kırmızı, yeşil ve mavi renklerden oluşur. Her renk 8 bit ile, 1 pixel toplam 24 renk biti ile temsil edilir. Üç renk tonunu kombinasyonları ile renkli görüntüler elde edilir. Örneğin her kanalda 8 bitlik yani 256 farklı renk tonu kullanılmakta ise, renkli görüntüde 24 bitlik renk derinliği oluşacaktır. (28)3 = 16.777.216 farklı renk oluşturulabilir. 02.01.2019

3. Sayısal Video Kavramı 3. Sayısal Video Kavramı x Örnekleme 3.2. Sayısal Resim Piksellerin Sayısallaştırma aşaması, Örnekleme ve nicemleme (quantization) alt basamaklarından sonra gerçekleştirilir. x Örnekleme Nicemleme Sayısal Değer y 02.01.2019

3. Sayısal Video Kavramı 3. Sayısal Video Kavramı 3.3. Çözünürlük 256x256 piksel 128x128 piksel 64x64 piksel 72dpi 36dpi 18dpi 32x32 piksel Çözünürlük, bir imgedeki piksel sayısının imgenin gerçek boyutuna oranı şeklinde tanımlanır. Çözünürlüğün birimi genel olarak inç başına piksel sayısı (ppi - pixels per inch) veya inç başına nokta sayısı (dpi - dot per inch) dır. Fiziksel boyutlar aynı (3.6” x 3.6”) fakat Çözünürlük değerleri farklı Cameraman resimleri şekillerde görülmektedir. 9dpi 02.01.2019

3. Sayısal Video Kavramı 3. Sayısal Video Kavramı 3.4. Sayısal Video Standartları Videoconferencing Quality - CIF Common Interchange Format (CIF), (ITU-TS H.261) Frame size: • 352 x 288 for luminance (Y) • 176 x 144 for chrominances (U, V) • Data rate = 36 Mbps (Uncompressed). Videoconferencing Quality - QCIF Quarter-Common Interchange Format (QCIF) • 176 x 144 for luminance (Y) • Data rate = 18 Mbps (Uncompressed). Videoconferencing Quality - Super-CIF Super-Common Interchange Format (Super-CIF) • 704 x 576 for luminance (Y) • 352 x 288 for chrominances (U, V) • Data rate = 146 Mbps (Uncompressed). VCR Quality - SIF Standard Interchange Format (Defined in MPEG-1) • 352 x 240 (NTSC) or 352 x 288 (PAL/SECAM) for luminance (Y) • 176 x 120 or 144 for chrominances (U, V) Bir video, birim zamanda art arda ekranda görüntülenen resimler dizisinden oluşur. Her bir resim aşağıda belirtildiği şekilde saklanır. 02.01.2019

4. Gerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması Uygulama-II : RGB Ağırlık Tabanlı Kodlama Tekniği ile 1 piksele 1 ASCII karakter gömme uygulaması 02.01.2019

4. Gerçek Zamanlı Video Kayıtlarına Veri Gizleme Uygulaması Aşağıdaki video dosyası Akar’ın önerdiği algoritma kullanılarak kaydedilmiştir. Orijinal Video Örtü Verisi (Cover Data) Stego Nesnesi Taşıyan Video Örtülü Veri (Covered Data) 02.01.2019

5. Veri Gizleme İşleminin Başarım Analizi Gömü Verisi (Mpeg video dosyası) (Stego Nesnesi) PSNR Değeri Gerçekleştirilen Çalışma 42,34 db Chia-Chen Lin ve ark. (2008) 42,69 db Zhicheng Ni ve ark. (2008) 40,20 db Zhicheng Ni ve ark. (2004) 40,00 db Gwenael Doerr ve ark.(2004) 38,00 db Yuanjun Dai ve ark.(2003) 33,47 db Bijan G. Mobasseri (2002) 17,00 db M.D. Swanson ve ark. (1997) 24,60 db 02.01.2019

5. Veri Gizleme İşleminin Başarım Analizi En Büyük PSNR Değeri En Küçük PSNR Değeri Ortalama PSNR Değeri 46.2265 39,6939 42,3452 02.01.2019

Teşekkürler Sorular? 02.01.2019