سواء كنت مصورا، مدير التسويق، أو مستخدم الإنترنت العادي، وهناك احتمالات كنت قد واجهت علامات مائية مرئية عدة مرات. العلامات المائية المرئية هي تلك الشعارات والأنماط التي غالبا ما تكون متراكبة على الصور الرقمية التي توفرها مواقع التصوير الفوتوغرافي للأوراق المالية ، مما يصور أصحاب الصور بينما يسمح للمشاهدين بإدراك المحتوى الأساسي بحيث يمكنهم ترخيص الصور التي تناسب احتياجاتهم. وهي الآلية الأكثر شيوعا لحماية حقوق التأليف والنشر لمئات الملايين من الصور وصور الأسهم التي يتم تقديمها على الانترنت يوميا.
ومن الممارسة المعتادة استخدام العلامات المائية على افتراض أنها تمنع المستهلكين من الوصول إلى الصور النظيفة، وضمان عدم وجود استخدام غير مصرح به أو غير مرخص. ومع ذلك، في معرض " فعالية العلامات المائية المرئية " الذي قدم مؤخرا في مؤتمر رؤية الكمبيوتر والتعرف على الأنماط 2017 (كفير 2017)، نبين أن خوارزمية الكمبيوتر يمكنها تجاوز هذه الحماية وإزالة العلامات المائية تلقائيا، مما يتيح للمستخدمين الوصول دون عوائق إلى الصور التي تهدف إلى حماية العلامات المائية.
وكما يحدث في كثير من الأحيان مع نقاط الضعف المكتشفة في أنظمة التشغيل أو التطبيقات أو البروتوكولات، فإننا نريد الكشف عن هذا الضعف واقتراح الحلول من أجل مساعدة مجتمعات التصوير الفوتوغرافي والمخازن على التكيف وتحسين حماية المحتوى والإبداعات المحمية بموجب حقوق الطبع والنشر. من تجاربنا الكثير من صور الأسهم في العالم عرضة حاليا لهذا التحايل. على هذا النحو، في ورقة لدينا نقترح أيضا طرق لجعل علامات مائية واضحة أكثر قوة لمثل هذه التلاعب.
ضعف العلامات المائية
المرئية غالبا ما تصمم العلامات المائية المرئية لاحتواء الهياكل المعقدة مثل الخطوط الرقيقة والظلال من أجل جعلها أكثر صعوبة في الإزالة. في الواقع، نظرا لصورة واحدة، لجهاز الكمبيوتر للكشف تلقائيا الهياكل البصرية تنتمي إلى العلامة المائية والتي الهياكل تنتمي إلى الصورة الأساسية أمر صعب للغاية. يدويا، مهمة إزالة علامة مائية من صورة مملة، وحتى مع أدوات التحرير للدولة من بين الفن قد يستغرق خبير فوتوشوب عدة دقائق لإزالة علامة مائية من صورة واحدة.
ومع ذلك، فإن الحقيقة التي تم تجاهلها حتى الآن هي أن العلامات المائية تضاف عادة بطريقة متسقة لكثير من الصور. وتبين لنا أن هذا الاتساق يمكن أن تستخدم لعكس عملية العلامة المائية - وهذا هو، تقدير صورة العلامة المائية والتعتيم، واستعادة الصورة الأصلية، خالية من العلامة المائية تحت. ويمكن أن يتم ذلك تلقائيا، دون أي تدخل من قبل المستخدم، وعن طريق مراقبة مجموعات الصور المصورة المتاحة للجمهور فقط عبر الإنترنت.
الخطوة الأولى من هذه العملية هي تحديد هياكل الصورة التي يتم تكرارها في المجموعة. إذا تم تضمين علامة مائية مشابهة في العديد من الصور، تصبح العلامة المائية الإشارة في المجموعة، وتصبح الصور الضجيج، ويمكن استخدام عمليات الصورة البسيطة لسحب تقدير تقريبي لنمط العلامة المائية.
وهذا يوفر تقدير تقريبي (صاخب) للعلامة المائية المظلمة (صورة العلامة المائية مرات التعتيم متفاوت مكانيا، أي ألفا ماتي ). لاستعادة الصورة في الواقع تحت العلامة المائية، نحتاج إلى معرفة تحلل العلامة المائية في صورتها ومكونات ألفا ماتي. لهذا، يمكن أن تتشكل مشكلة تحسين صورة متعددة، والتي نسميها "متعددة صورة حصيرة" (امتدادا من التقليدية، صورة واحدة حصيرةالمشكلة)، حيث يتم فصل العلامة المائية ("المقدمة") إلى مكونات الصورة والتعتيم في حين إعادة بناء مجموعة فرعية من الصور ("الخلفية" نظيفة). هذا التحسين هو قادرة على إنتاج تقديرات دقيقة جدا من مكونات العلامة المائية بالفعل من مئات الصور، ويمكن التعامل مع معظم العلامات المائية المستخدمة في الممارسة، بما في ذلك تلك التي تحتوي على هياكل رقيقة، والظلال أو التدرجات اللون (طالما العلامات المائية شبه شفافة) . مرة واحدة يتم استرداد نمط العلامة المائية، ويمكن إزالتها بكفاءة من أي صورة وضع علامة عليه.
وهنا بعض المزيد من النتائج، والتي تبين العلامات المائية المقدرة ومثال النتائج خالية من العلامة المائية ولدت لعدة خدمات صورة الأسهم شعبية. نعرض المزيد من النتائج في موادنا التكميلية على صفحة المشروع .
جعل العلامات المائية أكثر فعالية
ضعف تقنيات العلامات المائية الحالية يكمن في الاتساق في العلامات المائية عبر مجموعات الصور. لذلك، لمواجهة ذلك، ونحن بحاجة إلى إدخال التناقضات عند تضمين العلامة المائية في كل صورة. في بحثنا نظرنا إلى عدة أنواع من التناقضات وكيفية تأثيرها على التقنيات المذكورة أعلاه. وجدنا على سبيل المثال أن مجرد تغيير موقف العلامة المائية عشوائيا لكل صورة لا يمنع إزالة العلامة المائية، ولا تغييرات عشوائية صغيرة في التعتيم العلامة المائية. ولكن وجدنا أن إدخال الاضطرابات الهندسية العشوائية للعلامة المائية - تزييفها عند تضمينها في كل صورة - يحسن متانة. ومن المثير للاهتمام، تزييف دقيق جدا هو بالفعل كافية لتوليد علامات مائية أن هذه التقنية لا يمكن أن هزيمة تماما.
هذا التزييف ينتج صورة مائية تشبه إلى حد كبير الأصلي (أعلى اليمين في الشكل التالي)، ولكن الآن إذا تم محاولة لإزالته، فإنه يترك القطع الأثرية واضحة جدا (أسفل اليمين):
باختصار، والسبب في هذا يعمل لأن إزالة العلامة المائية المشوهة عشوائيا من أي صورة واحدة يتطلب بالإضافة إلى تقدير مجال الاعوجاج الذي تم تطبيقه على العلامة المائية لتلك الصورة - وهي مهمة هي بطبيعتها أكثر صعوبة. لذلك، حتى لو كان يمكن تقدير نمط العلامة المائية في وجود هذه الاضطرابات العشوائية (التي هي في حد ذاتها غير تافهة)، وإزالتها بدقة دون أي قطعة أثرية واضحة هو أكثر صعوبة بكثير.
وهنا بعض المزيد من النتائج على الصور من أعلى عند استخدام خفية، نسخ مشوه عشوائيا من العلامات المائية. لاحظ مرة أخرى كيف تبقى التحف مرئية عند محاولة إزالة العلامة المائية في هذه الحالة، مقارنة مع إعادة بناء دقيقة التي يمكن تحقيقها مع العلامات المائية الحالية، متسقة. يمكن العثور على مزيد من النتائج والتحليل المفصل فيورقتنا و مشروع الصفحة .
هذا التزييف العشوائي الدقيق هو نوع واحد فقط من العشوائية التي يمكن إدخالها لجعل العلامات المائية أكثر فعالية. وهناك سمة لطيفة من هذا الحل هو أنه من السهل تنفيذ ويحسن بالفعل متانة العلامة المائية لهجمات جمع الصور في حين في الوقت نفسه يجري في الغالب غير محسوس. إذا كانت التغييرات الأكثر وضوحا للعلامة المائية عبر الصور مقبولة - على سبيل المثال، إدخال تحولات أكبر في العلامة المائية أو دمج عناصر عشوائية أخرى في ذلك - أنها قد تؤدي إلى حماية أفضل.
في حين أننا لا نستطيع أن نضمن أنه لن يكون هناك طريقة لكسر مثل هذه المخططات المائية العشوائية في المستقبل، ونحن نعتقد (وتظهر تجاربنا) أن العشوائية سيجعل جمع العلامات المائية الهجمات بشكل أساسي أكثر صعوبة. نأمل أن تكون هذه النتائج مفيدة للمجتمعات التصوير الفوتوغرافي والمخزون.
Acknowledgements
وأجرى البحث وصفها في هذا المنصب من قبل تالي ديكيل، مايكل روبنشتاين، سي ليو وبيل فريمان. نشكر هارون ماسشينوت لرواية الفيديو لدينا.