|
ОДЕСЬКИЙ НАЦІОНАЛЬНИЙ ПОЛІТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ
Сафронов Олександр Сергійович
УДК 004.052.42; 004.932
ПІДВИЩЕННЯ ДОСТОВІРНОСТІ ЦИФРОВИХ ЗОБРАЖЕНЬ НА ОСНОВІ ІНФОРМАЦІЙНИХ ТЕХНОЛОГІЙ ВБУДОВАНИХ ІДЕНТИФІКАТОРІВ У ЗАДАЧАХ ЕЛЕКТРОННОГО БІЗНЕСУ
05.13.06 — Автоматизовані системи управління та прогресивні інформаційні технології
Автореферат
дисертації на здобуття наукового ступеня
кандидата технічних наук
Одеса — 2006
Дисертацією є рукопис.
Робота виконана в Одеському національному політехнічному університеті Міністерства освіти і науки України.
Захист відбудеться 23 лютого 2006 р. о 14 годині на засіданні спеціалізованої вченої ради Д41.052.01 при Одеському національному політехнічному університеті за адресою: м. Одеса, пр. Шевченка, 1, корп.1, ауд. 400.
З дисертацією можна ознайомитись у бібліотеці Одеського національного політехнічного університету.
Автореферат розісланий 5 січня 2006 р.
Учений секретар
спеціалізованої вченої ради Д 41.052.01 Ю.С. Ямпольський
ЗАГАЛЬНА ХАРАКТЕРИСТИКА РОБОТИ
Актуальність теми. Сучасні форми підприємницької діяльності характеризуються інтенсивним застосуванням автоматизованих систем управління (АСУ) і систем обробки інформації. Однією з основних вимог для ефективного практичного використання таких систем, особливо в системах електронної комерції, є вимога забезпечення достовірності інформації при її обробці.
При автоматизованій обробці цифрових зображень в сучасних інформаційних системах, наприклад в системах електронного документообігу, медичної і технічної діагностики, підсистемах електронного бізнесу часто використовується додаткова інформація про зображення: службові дані, ідентифікаційна інформація тощо.
Проблемою, що зумовлює необхідність проведення відповідних досліджень, є задача забезпечення достовірності додаткової інформації, на основі якої виконується ідентифікація цифрових зображень при їх автоматизованій обробці.
Поширеними підходами забезпечення достовірності інформаційних об'єктів в АСУ є методи верифікації, засновані на контролі парності, суми і ідентифікація на основі цифрового підпису та заголовків. При цьому додаткова інформація про зображення зберігається і передається у вигляді окремого файлу, запису в базі даних або приєднаного об'єкта, для чого необхідні нестандартні формати цифрових зображень. Проте дані технології мають ряд недоліків, що обмежують їх практичне використання. Цими недоліками є такі: збільшення розміру повідомлень порівняно з первинними, неможливість модифікацій зображень, високі вимоги до швидкості обробки інформації, необхідність використання нестандартних форматів зберігання зображень.
Для зберігання інформації про цифрові зображення при дотриманні умови забезпечення достовірності в системах АСУ перспективним є використання технологій вбудованих ідентифікаторів. Технології вбудованих ідентифікаторів засновані на внесенні в первинне повідомлення і передачі з ним деякого ідентифікатора, що містить додаткову службову інформацію, на підставі прийому і, в загальному випадку, декодування якої здійснюються процеси ідентифікації. Також технології вбудованих ідентифікаторів можуть застосовуватися для автоматизованого контролю і класифікації цифрових зображень. Головною відміною систем з вбудованими ідентифікаторами від традиційних технологій ідентифікації є те, що і первинне повідомлення і вбудований ідентифікатор фізично є одним об'єктом, причому алгоритми вбудовування оптимізовані з урахуванням особливостей обробки зображень. Технології вбудованих ідентифікаторів (ВІ) характеризуються такими перевагами: непомітністю, невіддільністю від первинного повідомлення (ПП), збереженням надійності відтворення ПП, тобто відсутністю помітних відмінностей між первинним повідомленням і повідомленням з вбудованим ідентифікатором, можливістю модифікації повідомлення при збереженні працездатності системи з ПП і передачі разом з ідентифікатором деякої службової інформації.
Практична цінність досліджень зумовлюється тим, що для ефективного використання технологій вбудованих ідентифікаторів для підвищення достовірності інформації в системах АСУ у вигляді підсистем ідентифікації і класифікації цифрових зображень необхідно розробити моделі і метод дослідження ефективності систем з ВІ і методи їх оптимізації в рамках обмежень, визначених умовами практичного використання.
Зв'язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Вибраний в дисертаційній роботі напрямок досліджень пов'язаний з “Національною програмою інформатизації”, законом України “Про електронний документ і електронний документообіг” і навчальною роботою Одеського національного політехнічного університету (ОНПУ). Запропоновані в дисертаційній роботі методи класифікації на основі вбудованих ідентифікаторів використані в госпдоговірних НДП ОНПУ “Методи і засоби віброакустичної діагностики машин і механізмів” № 509-58 (2001-2004 рр.).
Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка систем з вбудованими ідентифікаторами, призначених для ідентифікації, класифікації і забезпечення достовірності цифрових зображень в рамках обмежених перетворень каналу обробки.
Поставлена мета досягається шляхом розв’язання таких задач:
- Аналіз існуючих методів і алгоритмів ідентифікації цифрових зображень в автоматизованих системах управління.
- Розробка математичних моделей і методу дослідження ефективності систем з вбудованими ідентифікаторами, що забезпечують достовірність інформації про цифрові зображення, при заданих обмеженнях на перетворення зображень в каналі обробки.
- Визначення субоптимальних структур систем з вбудованими ідентифікаторами при різних режимах роботи і різних типах перетворень цифрових зображень.
- Розробка методів адаптації систем з вбудованими ідентифікаторами до перетворень каналу обробки (фільтрація, дія адитивної перешкоди і геометричні перетворення).
- Розробка методу класифікації цифрових зображень на основі технологій вбудованих ідентифікаторів.
Об'єкт досліджень — підсистеми обробки вбудованих ідентифікаторів в АСУ.
Предмет досліджень — методи підвищення достовірності систем обробки інформації про цифрові зображення на основі технологій вбудованих ідентифікаторів.
Методи досліджень — при розв’язанні поставлених задач використовувалися: теорія ймовірностей, статистична теорія зв'язку, методи цифрової обробки сигналів і зображень, методи чисельного аналізу і експериментальної перевірки результатів аналітичним та імітаційним моделюванням.
Наукова новизна визначається такими результатами:
- Вперше запропоновані математичні моделі і метод оцінки ефективності систем з вбудованими ідентифікаторами, призначених для забезпечення достовірності інформації про цифрові зображення в АСУ. Основні відмінності системи з вбудованими ідентифікаторами від інших технологій, розв’язуючих ті ж задачі, полягають в тому, що ідентифікатор і зображення фізично є єдиним цілим, а також допускаються обмежені перетворення зображень.
- Розроблений метод чисельних досліджень ефективності різних структур і режимів роботи систем з вбудованими ідентифікаторами. На основі даного методу визначені залежності основних параметрів системи з вбудованими ідентифікаторами від параметрів ефективності детектування ідентифікатора, надійності відтворення зображення, типів і основних параметрів перетворень зображень.
- Розроблені методи адаптації систем з вбудованими ідентифікаторами до геометричних перетворень зображень у каналі обробки.
- Вперше розроблений метод класифікації цифрових зображень на основі багатобітових систем з вбудованими ідентифікаторами. На основі додаткової інформації, що міститься в ідентифікаторі, можливо реалізувати процедури контролю, пошуку та класифікації зображень в інформаційних системах.
Практичне значення одержаних результатів. На основі одержаних наукових результатів розроблені процедури ідентифікації і перевірки достовірності цифрових зображень для АСУ документообігом Одеської обласної профспілкової організації працівників держустанов, акт упровадження від 20.05.05. Одержані результати і програмні реалізації систем з вбудованими ідентифікаторами використовуються в навчальних процесах: кафедри радіотехнічних пристроїв ОНПУ, в дисциплінах “Цифровий запис і відтворення сигналів”, “Захист інформації”, акт впровадження від 25.05.05, кафедри комп'ютерних систем ОНПУ в дисципліні “Захист інформації в комп'ютерних системах”, акт впровадження від 25.05.05.
Особистий внесок здобувача. Основні результати дисертаційних досліджень одержані особисто. В роботах, написаних в співавторстві, особистий внесок полягає у такому: формалізації властивостей і параметрів систем з вбудованими ідентифікаторами [1], [6]; розробці моделі систем з вбудованими ідентифікаторами, методів дослідження ефективності систем даного класу при бінарних типах первинного повідомлення [2]; дослідженні ефективності різних структур систем з вбудованими ідентифікаторами при перетвореннях зображень в каналі обробки фільтрацією і дією адитивної перешкоди [3], [5]. Розроблені методи оптимізації і адаптації систем з вбудованими ідентифікаторами до перетворень зображення в каналі обробки [4].
Апробація результатів дисертації. Основні результати дисертаційної роботи були представлені на: Міжнародній, міжрегіональній науково-практичній конференції “Мистецтво управління проектами”, Одеса, 2003; Міжнародній науково-технічній конференції “Сучасні інформаційні та електронні технології”, Одеса, 2004; Міжнародній науково-практичній конференції “Методологія проектного менеджменту в корпоративному управлінні”, Одеса, 2004, Міжнародній науково-технічній конференції “Сучасні інформаційно-комунікаційні технології "COMNFO" 2005”, Київ 2005; Міжнародній конференції “Вопросы оптимизации вычислений
(ВОВ — XXII)”, Кацивели, 2005; науково-технічних семінарах при НАН України “Технічні засоби захисту інформації” 2001–2005.
Публікації. Основні результати опубліковані в 6 статтях у збірниках наукових праць, включених в перелік ВАК України, а також у доповідях до
8 конференцій.
Структура та обсяг дисертації. Дисертація складається зі вступу, чотирьох розділів, висновків, списку використаної літератури з 76 найменувань і 4 додатків. Загальний обсяг дисертації 168 сторінок, у тому числі 135 — основний текст, ілюстрованих 29 рисунками і 9 таблицями.
ОСНОВНИЙ ЗМІСТ РОБОТИ
У вступі обґрунтована актуальність вибраного напряму досліджень, сформульовані мета і задачі дослідження, наукова новизна і практична цінність роботи. Наведені дані про особистий внесок автора, апробацію результатів досліджень і зв'язок з науковими програмами.
У першому розділі “Сучасні технології ідентифікації цифрових повідомлень” розглянуті відомі підходи і методи забезпечення достовірності інформації в системах АСУ. В результаті аналізу існуючих технологій і невирішених проблем виконана постановка задачі дисертаційного дослідження.
Під забезпеченням достовірності цифрових зображень в системах АСУ розуміється їх ідентифікація с заданим рівнем ймовірностей помилок детектування деякої службової інформації — ідентифікатора.
Аналіз технологій ідентифікації на основі відомих криптографічних методів виявив деякі недоліки, що обмежують придатність даних методів для систем автоматизованої обробки зображень. Використання процедур цифрового підпису і хешуючих процедур для ідентифікації цифрових зображень в системах АСУ спричиняє збільшення розміру первинного зображення за рахунок приєднаного заголовка або взагалі окремого файлу, при використовуванні бази даних для зберігання ідентифікатора потрібне окреме поле. Проте найкритичнішим недоліком криптографічних методів забезпечення достовірності зображень є неприпустимість будь-яких модифікацій цих зображень в каналі обробки.
Для забезпечення достовірності цифрових зображень більш перспективним є використовування підходів приховування інформації. Особливістю даного напряму є те, що ідентифікуюча інформація безпосередньо вбудовується в зображення, спричиняючи деякі його спотворення, але достатньо допустимі для інформації такого типу. Необхідно ввести міру оцінки спотворень, що вносяться ідентифікатором в зображення — надійність відтворення зображення. Надійність відтворення визначається мірою максимально допустимих відмінностей, непомітних для середньостатистичної людини, між первинним зображенням і зображенням з вбудованою додатковою інформацією — ідентифікатором.
Основні переваги застосовування технологій вбудованих ідентифікаторів порівняно з технологіями цифрового підпису і електронних заголовків: збереження розміру первинного повідомлення, можливість обмежених модифікацій зображень в каналі обробки при збереженні працездатності системи з ВІ, зберігання зображень та ідентифікуючої інформації в стандартних графічних форматах файлів, можливість реалізації додаткових операцій автоматизованої обробки на основі інформації, що міститься в ідентифікаторі, таких як контроль, класифікація, пошук тощо.
При проведенні аналітичного огляду визначені основні види перетворень зображень в каналі обробки, сформульовані вимоги до систем з ВІ і рейтинг цих вимог залежно від умов практичного використання.
Виходячи з різноманіття типів перетворень цифрових зображень, актуальною є розробка методу визначення нижньої оцінки ефективності систем з ВІ, тобто в умовах найпростіших перетворень. Найпоширенішими перетвореннями каналу обробки є фільтрація як базова операція більш складніших перетворень зображень і дія адитивною перешкодою.
Відомі алгоритми вбудовування ідентифікатора умовно розділяються на два типи: формуючі ідентифікатор в просторовій області зображень, і формуючі у частотній області, при використанні коефіцієнтів дискретного косинусного перетворення, Фурьє і вейвлет-коефіцієнтів.
Для досліджуваних систем з ВІ вибраний адитивний спосіб вбудовування ідентифікатора в просторову область зображень. Даний спосіб припускає використовування інформованого лінійного кореляційного детектора в системи з ВІ, тобто при детектуванні використовується знання первинного зображення.
Необхідно зазначити відсутність єдиної методики оцінки ефективності алгоритмів вбудовування і детектування прихованої інформації в доступних літературних джерелах. Як правило, різними авторами оцінка ефективності часто здійснюється на підставі індивідуальних систем тестів. Найприйнятнішою для оцінки ефективності систем з ВІ, буде комплексна оцінка, визначувана помилками виявлення, декодування ідентифікатора і оцінкою надійності відтворення зображення.
Підсумком розділу є аналітичний огляд методів забезпечення достовірності цифрових зображень в АСУ, постановка задачі досліджень, визначення основних ознак моделі систем з ВІ, що необхідне для розробки і обґрунтування моделі і методу дослідження ефективності систем з ВІ.
Основні результати розділу відображені в [1], [6].
У другому розділі “Розробка моделі і методу дослідження ефективності систем з вбудованими ідентифікаторами” на підставі раніше сформульованих вимог і ознак були розроблені модель і метод дослідження ефективності систем з ВІ (рис. 1).
Метод дослідження ефективності систем з ВІ, з урахуванням трудності отримання аналітичних виразів ймовірностних мір реальних півтонових зображень, базується на моделюванні системи з ВІ в рамках заданих обмежень каналу обробки.
В якості оцінки ефективності систем з ВІ використовуються ймовірності помилок детектування ідентифікатора:  ,  — ймовірність пропуску і ймовірність помилкового виявлення ідентифікатора відповідно при заданої надійності відтворення зображення. Ефективність багатобітових систем з ВІ додатково оцінюється ймовірністю помилкового декодування інформаційного біта ідентифікатора —  .
Задачами моделювання є отримання залежностей вихідних параметрів та ефективності системи з ВІ від заданої максимально допустимої ймовірності помилок детектування ідентифікатора, параметра надійності відтворення зображення і параметрів перетворень каналу обробки, а також формування субоптимальних структур систем з ВІ.
Обмеженнями при моделюванні є умова  і параметри оцінки надійності відтворення зображення  і  . При моделюванні з використанням реальних зображень передбачається, що довжина (число елементів) послідовності ідентифікатора N не перевищує 10% від числа елементів (пікселів) зображення. Оцінка надійності відтворення зображення після вбудовування ВІ в півтонове зображення визначається на основі параметра відношення сигнал/перешкода  , тобто відношення дисперсій первинного повідомлення (ПП)  і ВІ  . Оцінка надійності відтворення після проходження каналу обробки визначається на основі параметра  , де  — дисперсія адитивної перешкоди. Величини  і  можуть служити лише для непрямого визначення надійності відтворення зображення, оскільки реальна експертна оцінка може значно відрізнятися від оцінки на основі цих параметрів.
Для систем з ВІ критерій оптимальності визначений як мінімізація ймовірності помилок детектування, декодування ВІ при нечіткому критерії надійності відтворення зображення.
Для можливості отримання аналітичної оцінки ефективності детектування як функції від параметрів систем з ВІ при розробці моделі ВІ в якості перетворень каналу обробки розглядаються тільки адитивна перешкода і лінійна фільтрація як найпростіші і поширені типи перетворень. Вибір в якості непрямого параметра надійності відтворення зображення відношення сигнал/перешкода вимагає також проведення імітаційного моделювання для отримання безпосередніх експертних оцінок надійності відтворення зображення з ВІ.
Суть методу чисельних досліджень полягає в оцінці довжини ВІ, необхідної для досягненнях заданих значень ймовірності помилок  при різних значеннях параметра  , діапазон зміни якого обмежений умовою надійності відтворення зображення.
Вхідними параметрами системи з ВІ є параметри послідовності ідентифікатора  ,  , де  параметр інтенсивності; N — число елементів (довжина) ідентифікатора при двовимірному описі зображення. Як правило, в реальних умовах довжина ПП завжди більше, ніж довжина ідентифікатора, але при аналітичних викладеннях для спрощення передбачається, що довжина ВІ збігається з довжиною ПП, тобто для невикористаних пікселів елементи ВІ є нульовими, за винятком спеціально зумовлюваних випадків. Послідовність ідентифікатора може бути як некорельованою широкосмуговою псевдовипадковою послідовністю (ПВП), так і корельованою, зі складною формою спектра.
Розглядалися два типи моделей систем з ВІ: для бінарних і півтонових зображень.
У пристрої формування повідомлення (ПФП) ідентифікатор вбудовується в півтонові зображення адитивним способом:  , де  ,  — зображення з ідентифікатором і первинне зображення відповідно. Перетворення зображення з ВІ при його обробці в системах АСУ можуть бути значно складніше, ніж типові перетворення сигналу в системах зв'язку, а також недетермінованими, тобто невідомими для приймальної часті системи з ВІ. Таким чином, в каналі обробки виконується перетворення зображення з ВІ:  , або  , для вибраних типів перетворень, де * — операція дискретної лінійної згортки,  — послідовність адитивної перешкоди.
У детекторі обчислюється функціонал  для неінформованого детектора або функціонал  для інформованого детектора. Далі величина  порівнюється з порогом  . При  приймається рішення про наявність ВІ в зображенні, при  приймається рішення про відсутність ВІ в зображенні.
Дослідження ефективності полягає в проведенні аналізу залежностей параметра  при дотриманні умови  , де  функція перетворень каналу обробки.
Функціонали детектора системи з ВІ визначаються як  і  при наявності і відсутності ВІ в повідомленні відповідно.
Ймовірності помилок детектування ідентифікатора:
 ;  .
де  ,  ;
 ,  — середнє функціоналів  ;
 ,  — дисперсія функціоналів  .
У частковому випадку використання бінарних систем з ВІ в каналі обробки враховується наявність тільки адитивної перешкоди; як моделі ПП, перешкоди і ВІ використовуються послідовності Бернуллі, що є наближеним підходом, враховуючи кінцевий розмір ВІ і ПП. Функціонал інформованого детектора в цьому випадку обчислюється як 
 , де  — операція логічного підсумовування за модулем 2. Надійність відтворення бінарного зображення оцінюється параметрами  і  для ВІ і дії адитивної перешкоди відповідно, де  — функція Хеммінга. Загальний параметр спотворення зображення, що є непрямою оцінкою надійності відтворення, визначається як  .
Аналітичні вирази для величин ймовірностей помилок детектора бінарних систем з ВІ:  ,  .
Підсумок розділу: визначення критерію оптимальності для систем з ВІ, розробка моделі і методу дослідження ефективності систем з ВІ в загальному випадку і для бінарних зображень, вибір обмежень каналу обробки для проведення досліджень ефективності.
Основні результати розділу відображені в [2], [3].
У третьому розділі “Дослідження ефективності систем з вбудованими ідентифікаторами” на основі розроблених моделі і методу були виконані дослідження ефективності систем з ВІ, що використовують півтонові і бінарні зображення для вбудовування ідентифікатора. Дослідження ефективності систем з ВІ проводилися в умовах перетворення зображень різними типами фільтрів і дії адитивного шуму в каналі обробки (рис. 2).
Для окремого випадку бінарних систем з ВІ в каналі обробки була присутня тільки дія адитивного шуму.
Оптимізація структур систем з ВІ на основі одержаних аналітичних оцінок ймовірностей помилок, формування аналітичного параметра оптимізації не є можливими, оскільки вимагають розв’язання складної варіаційної задачі при декількох комплексних змінних. Тому для дослідження ефективності систем з ВІ був розроблений і застосований чисельний метод: при фіксованих значеннях  і заданому діапазоні непрямих параметрів надійності відтворення зображення  та  для різних структур і типів фільтрів визначалося значення необхідної довжини ідентифікатора N.
Рис. 2. Система з ВІ з інформованим детектором в умовах перетворень повідомлення фільтрацією і дією адитивного шуму
Результат досліджень ефективності бінарної системи з ВІ на основі аналітичних оцінок і чисельного моделювання наведений на рис. 3.
Дослідження ефективності систем з ВІ проводилися як при відомих параметрах фільтрації в каналі обробки, так і при невідомих, що ймовірніше для умов практичного застосування. При відомих параметрах фільтрації передбачається, що параметри фільтрів в детекторі, ПФП і каналі обробки відомі і однакові. Розглядалися такі режими роботи систем з ВІ: ідентифікатор і адитивний шум є некорельованими ПВП (режим А); ідентифікатор є корельованою ПВП, адитивний шум — некорельованою ПВП (режим B); ідентифікатор і адитивний шум — корельовані ПВП (режим C); ідентифікатор є некорельованою ПВП, адитивний шум — корельованою ПВП: (режим D).
Рис. 3. Залежність довжини ідентифікатора N від величини  при фіксованих значеннях Pm=Pfa=10-3, dw= 0.001: теоретична залежність — суцільна лінія; експериментальна — пунктирна
Розглядалися такі моделі фільтрів: ФНЧ-1 з імпульсною характеристикою  , n = 0, 1..., N –1; і  ; ідеальний ФНЧ-2; ФНЧ Баттерворта; ФНЧ з вікном Блекмана; ідеальний ФВЧ. При проведенні чисельного моделювання для отримання експертних оцінок надійності відтворення зображень використовувалися двовимірні моделі фільтрів. У результаті моделювання були одержані залежності довжини ідентифікатора від відносної частоти зрізу фільтра каналу обробки  і відносної частоти зрізу фільтра детектора  при фіксованих параметрі спотворень  і ймовірності помилок  для структур систем з ВІ з інформованим детектором.
Найкраща ефективність для всіх режимів роботи системи з ВІ досягається при однакових типах і параметрах фільтрів в каналі обробки і в детекторі тобто потрібна найменша довжина послідовності ідентифікатора для виконання умови  . В результаті порівняльного аналізу ефективності різних структур систем з ВІ було визначено, що для розробника найбільш ефективним режимом роботи є режим В, а режим D є найбільш неефективним (рис. 4), причому порівняльна ефективність режимів роботи систем з ВІ не залежить від типу фільтра.
 
а б
Рис. 4. Залежність довжини ідентифікатора, необхідної для забезпечення  від відносної частоти зрізу фільтра  за умови  моделі фільтрів: ідеальний ФНЧ (а); ідеальний ФВЧ (б). Режими роботи системи:
А — режим А, В — режим В, C — режим C, D — режим D.
При проведенні імітаційного моделювання для моделі ідеального ФНЧ визначений мінімально допустимий параметр  з вимоги надійності відтворення, що становить 0.6÷0.7 при первинному повідомленні у вигляді зображень. Для моделі фільтра з вікном Блекмана забезпечується необхідна надійність відтворення зображення при  , проте вимоги до довжині ідентифікатора на 10–20% вище, ніж у випадку ідеального ФНЧ. При використанні ідеального ФВЧ ефективність детектування систем з ВІ погіршала порівняно з ідеальним ФНЧ (рис. 4, б), при жорсткіших обмеженнях по надійності відтворення:  .
У випадку фільтрації з невідомими параметрами, коли параметри фільтрів каналу обробки і детектора різні (але тип фільтра однаковий), залежність довжини ідентифікатора  має особливість — характер залежності якісно змінюється до і після точки  .
Для режиму роботи А в залежності  при  і  , необхідне для забезпечення ймовірності  , значення довжини ідентифікатора  зменшується на  при збільшенні  на  , причому  . При  і подальшому зменшенні  ,  , збільшується зі 150 до 350, тобто  .
Залежність  ,  для режиму А має чітко виражений мінімум при  . Головна особливість — чим більший фіксований параметр  , тим повільніше відбувається збільшення  . Так, якщо  , при відхиленні  на 0.1 від точки  ,  досягає 200, а якщо  , то  .
Режим роботи В відрізняється кращою ефективністю при рівних параметрах і обмеженнях серед інших режимів. Залежність при  для цього режиму відрізняється від залежності для режиму А вищою швидкістю зміни :  ,  . При збільшенні на 0.1,  зменшується в 3 рази, але при   залишається постійним і вже не залежить від  . Головна особливість — для різних фіксованих , при  залежності  знаходяться на одному рівні і практично збігаються:   .
Залежності  при режимі С відрізняються від залежності при режимі В, вищими в 1.5–3 рази вимогами по довжині ідентифікатора, проте не перевищують вимоги по довжині ідентифікатора для режиму А.
Ефективність систем з ВІ при режимі роботи D є найбільш низькою серед всіх режимів. Залежність  при режимі роботи D відрізняється від режиму роботи В в 3–4 рази більшими вимогами по довжині ідентифікатора, але при  ефективність цього режиму така ж, як в режимі А.
Для всіх режимів роботи, крім режиму А,  при .
Для підвищення ефективності детектування ідентифікатора слід застосовувати тільки корельовані ПВП, причому такі, для котрих  , при невідомому , як рекомендоване значення доцільно вибирати нижню межу , одержану в результаті проведення імітаційного моделювання з реальними зображеннями. Також очевидно, що найбільш негативний вплив на ефективність детектування ідентифікатора матиме адитивний шум, спектр якого співпадає із спектром ідентифікатора, що викликає необхідність розробки методів адаптивного вбудовування ідентифікатора.
Підсумки досліджень: визначення субоптимальних структур систем з ВІ; отримання чисельних оцінок ефективності систем ВІ для різних режимів роботи систем з ВІ, а також для різних типів і параметрів фільтрів детектора і каналу обробки в рамках заданих обмежень щодо надійності відтворення; визначення граничних параметрів фільтрації при виконанні вимог щодо надійності відтворення для реальних зображень.
Основні результати розділу відображені в [3], [5].
У четвертому розділі “Практичне застосування систем з вбудованими ідентифікаторами” отримані в дисертаційній роботі результати застосовані для розробки методів адаптації систем з ВІ до додаткових видів перетворень зображень в каналі обробки; методів передачі з ідентифікатором додаткової багатобітової інформації і розгляду підходів до практичного застосування систем з ВІ в завданнях електронного бізнесу.
Розроблений метод адаптивного вбудовування ідентифікатора дозволяє при фіксованих параметрах ефективності систем з ВІ поліпшити надійність відтворення зображення. Метод заснований на вбудовуванні послідовності елементів ідентифікатора в пікселі контуру ПП, що виділяються адаптивним методом Собеля (рис. 5).
 
а б
Рис. 5. Зображення “Плата”: первинне зображення а) та контур для вбудовування идентификатора б), поріг 0,19, число контурних точок 7296
Вбудовування ідентифікатора по контуру елементів зображення дозволяє або поліпшити надійність відтворення, при незмінній достовірності детектування, або, при однаковому рівні надійності сприйняття, збільшити інтенсивність ідентифікатора  з 10–15 до 20–25, покращуючи таким чином відношення сигнал/шум на вході детектора майже в 2 рази.
Даний метод адаптації систем з ВІ вимагає використання додаткових заходів для синхронізації приймальної (детектора) і передавальної (ПФП) частин системи з ВІ і ускладнення моделі ідентифікатора. Одночасно запропонований метод розглядається як метод адаптації до геометричних перетворень зображення (рис. 6), оскільки при такому типі перетворень не міняється взаємне розташування елементів контуру, що дозволяє виконати в детекторі компенсуюче інверсне перетворення сигналу.
Рис. 6. Система з ВІ з інформованим детектором: ПП — первинне повідомлення; ПВК — пристрій виділення контуру з ПП; ПФІ — пристрій формування ідентифікатора; ПФП — пристрій формування повідомлення; детектор — інформований детектор з поблоковою обробкою
У випадках, коли число пікселів контуру ПП менше, ніж потрібно для вбудовування ідентифікатора, контур виділяється повторно, з меншим значенням порога.
Розроблений метод адаптації систем з ВІ до фільтрації зображень в каналі обробки з параметрами, невідомими в приймальній часті системи, заснований на оцінці параметрів перетворень зображення в каналі обробки за допомогою адаптивної фільтрації в детекторі (рис. 7). Також показано, що підвищення достовірності систем з ВІ, крім застосування адаптивного детектора ВІ, можливо також шляхом формування ідентифікатора, адаптованого до перетворень каналу обробки.
Результати адаптації системи з ВІ до фільтрації з невідомими параметрами порівнювалися з ефективністю різних структур (режими А, В, С, D) при фільтрації з відомими параметрами, коли  . У режимі роботи А системи з ВІ застосування адаптивної фільтрації дозволяє зменшити  на 5-10%.
У режимі роботи В системи з ВІ застосування адаптивної фільтрації приводить до збільшення необхідної довжини ідентифікатора на 3–6%, що дозволяє зробити висновок про те, що в режимі роботи С системи з ВІ застосування адаптивної фільтрації не впливає на ефективність системи з ВІ. У режимі роботи D системи з ВІ застосування адаптивної фільтрації дозволяє зменшити  на 6%.
При фільтрації з невідомими параметрами в каналі обробки, адаптовані системи з ВІ дають перевагу, до 2-3 разів, по ефективності детектування ідентифікатора, але тільки при , інакше ефективність детектування ідентифікатора не змінюється.
Застосування адаптованої фільтрації в системах з ВІ виправдано при невідомих параметрах фільтрації в каналі обробки, але за умови, що спектр адитивної перешкоди ширший, ніж спектр сформованого ідентифікатора. Застосування адаптивної фільтрації при відомих параметрах фільтрації каналу обробки недоцільно, проте на практиці така ситуація малоймовірна.
Для практичного використання особливий інтерес становлять багатобітові системи з ВІ, призначені для передачі з ідентифікатором додаткової інформації. В багатобітових системах з ВІ ідентифікатор кодується декількома бітами інформації, які можуть буди виділенні у детекторі, ефективність таких систем додатково оцінюється ймовірністю помилкового декодування інформаційного біта ідентифікатора —  .
При дослідженні метода класифікації зображень на основі технологій ВІ з декількома інформаційними бітами для первинних повідомлень з різними гістограмами яскравості була досліджена ефективність декодування ВІ
(рис. 8).
Рис. 8. Залежність величини помилки декодування інформаційного біта  від параметру η для первинних повідомлень з різним розподілом гістограми яскравості: 1–ПП1, 2–ПП2, 3–ПП3
| 
