Т р о ф и м о в
РАСПОЗНАВАНИЕ ЧЕЛОВЕКОМ-ОПЕРАТОРОМ
СИМВОЛОВ В УСЛОВИЯХ СИЛЬНОГО
ЗАШУМЛЕНИЯ
Предложена многоканальная модель зрительной системы человека-оператора, учитывающая информацию как об амплитудах,
так и о фазах гармонических составляющих спектра объекта. <...> Обоснована методика расчета вероятности распознавания образов объектов, наблюдаемых человеком. <...> Проведен количественный
анализ возможности распознавания символов при наличии помех в
стеганографических системах. <...> Одним из важных показателей качества стеганографических методов является робастность скрытой информации — ее устойчивость
к возможным искажениям. <...> При этом в зависимости от области применения этих методов требования к робастности различаются. <...> В таких случаях
целесообразно использовать методы, обеспечивающие наименьшую
робастность метки, подтверждающей подлинность. <...> При использовании стеганографических методов для тайной коммуникации или защиты авторских прав, наоборот, важно обеспечить устойчивость
скрытой информации к модификациям цифрового объекта, возникающим либо в результате стандартной обработки данных, либо в результате злонамеренных атак [1]. <...> В ряде публикаций [2, 3] для количественной оценки качества
стеганографических систем применяется показатель BER (Bit Error
Rate — вероятность появления ошибочных битов), который характеризует качество каналов связи. <...> Использование данного показателя
в стеганографических системах позволяет оценить возможность извлечения скрытой информации в автоматическом режиме с применением вычислительной техники. <...> При небольших значениях BER
для надежного восстановления скрытых данных достаточно обеспечить соответствующую избыточность встраиваемой информации
при записи. <...> 2012
57
Однако на практике возникают ситуации, когда BER имеет достаточно большое значение (больше 0,3). <...> Например, если стегообъект подвергался атакам неизвестного типа, существенная часть
скрытых данных может <...>