An Efficient Watermarking Algorithm for Three-Dimensional Models

隨著網際網路的普及與發展，使得人們容易取得或傳送數位化之資訊，但卻也產生了智慧財產權與資訊安全(Information Security)等問題。由於目前三維模型廣泛的被使用在電腦動畫虛擬實境等應用，因此藉由浮水印(Watermark)來保護三維模型創作者的智慧財產權是一個逐漸受到重視，值得探討的研究領域。Ohbuchi 學者以光譜分析(Spectral Analysis)對三維模型做浮水印處理獲致不錯的成效。然而，他的演算法需花費大量的計算時間，且其強韌性(Robustness)也有待加強。本計畫擬提出一個有效的光譜分析三維模型浮水印演算法，來降低計算時間及增高浮水印的強韌性。我們預計將我們的演算法以四個步驟嵌入(Embed)浮水印。第一、我們將利用小波轉換(Wavelet Transformation)將原始模型轉換成低複雜度模型，藉此降低計算維度並分離出模型的高、低頻資訊。第二、我們將求出模型之基爾霍夫矩陣(KirchhoffMatrix)，計算特徵值分解(Eigenvalue Decomposition)並求出模型之光譜係數值(SpectralCoefficients)。第三、我們將浮水印先以漢明碼編碼法(Hamming Code Encoding Method)予以編碼，並與光譜係數做加權處理後，即可將浮水印嵌入於模型之光譜係數值之低頻部分內。第四、我們將以嵌入浮水印的光譜係數，配合反向小波轉換(Inverse WaveletTransformation)，來構建出具有浮水印的三維複雜模型。浮水印的擷取(Extract)則依照嵌入處理的逆向步驟處理。我們將實現一套實驗型系統來驗證我們的演算法，並將結果與Ohbuchi 學者的結果互相比較。我們將使用與Ohbuchi 學者相同或類似的三維模型測試演算法的計算效率，並測試在使用隨機雜訊、相似轉換、網面平滑化以及網面切割攻擊下，所提演算法的強韌性。此計畫預期希望能提出數據來佐證我們所提出的演算法其計算效率、強韌性都優於Ohbuchi 學者之演算法。計畫也將提出計畫報告，並希望將結果投稿國際期刊。計畫之成果可以用於保護國內三維模型之智慧財產權，其可能的應用例如三維電腦動畫、虛擬實境三維場景。此外，計畫也可以訓練參與的研究生作論文分析、發展實驗系統、公允的驗證測試、投稿期刊之訓練。實驗型系統及三維模型攻擊的原始程式碼則可做為大學部學生修課計算機圖學時的實習系統與公用程式碼

有效的三維模型資訊偽裝演算法之研究

近年來，隨著電玩遊戲、電腦動畫、工程模擬技術等應用的發展，三維模型越來越普及，相關之研究更受到重視。三維模型資訊偽裝演算法是一個新興的研究領域，其目的在研究如何將秘密訊息嵌入三維模型內，而非傳統的影像媒體，以便在傳送秘密訊息時能保持訊息的隱密性和完整性。三維模型資訊偽裝領域之研究依其訊息之嵌入方式可分為空間域(Spatial Domain)及轉換域(Transform Domain)二種。空間域的資訊偽裝演算法是透過改變模型頂點座標、顏色、或多邊形模型中(3D polygonal model)面(facet)的法向量等特徵，將秘密訊息嵌入其中，其優點為無需做模型轉換，處理時間迅速，具高效率。然而，其缺點為此法具有局部的變形量(distortion)，容易為有心人士識破內嵌資訊，且抵抗攻擊之強韌性(robustness)也顯得不足。相反的，轉換域的技術於嵌入資訊時，需先做模型轉換，但其模型之變形據此可全域分散於整個三維模型，減少發生局部突兀變形的風險。然而，長時間的運算與擷取訊息的正確性仍是此領域的缺失。目前無論是空間域或轉換域的資訊偽裝演算法其資訊嵌入量仍明顯不足，模型之變形量也有降低的空間，這些嚴重缺失也降低其應用範疇。本計畫為一個三年期計畫，擬研究發展具有高資訊嵌入量、低變形量的三維模型資訊偽裝學演算法。具體言之，第一年我們將研究發展基於轉換域的演算法；第二年、三年研究發展兩個基於空間域的演算法。第一年期間，我們計畫利用世界座標、特徵空間、球面座標等三個座標系統，引入量化刻度調變(Quantization Index Modulation, QIM)的技巧，來達到大幅提高資訊嵌入容量、降低模型變形量之目標。首先，我們的輸入模型預定為位處世界座標空間內的多邊形模型。我們將利用頂點資訊求出頂點向量，並將之先轉換至特徵空間，然後我們進一步將頂點向量轉換至球面座標系統。接著，我們給定量化刻度參數，並透過量化刻度調變方式，在嵌入0、1 字串訊息時改變三維模型頂點向量的長度及方向。經過資訊嵌入後，我們可以得到位於球面座標的偽裝模型。最後，我們將偽裝模型以逆向方式，先轉換回特徵空間、然後再轉換回原始的世界座標空間，即可建構出可供秘密傳輸的偽裝模型。擷取訊息時則將偽裝模型依記錄的量化刻度參數以逆向方式行之。我們也將進一步適度修正所提的演算法，讓其可以支援高達130000 個頂點的複雜三維模型。第二年期間，我們將研究發展一個基於空間域的三維模型資訊偽裝學演算法(Cylinstego 演算法)。這個演算法初步設計先將三維模型自笛卡爾座標系轉換至圓柱座標系。接著，我們導入量化刻度調變的技巧，將訊息嵌入圓柱座標系，而非原始的笛卡爾座標系。此種方式所產生的三維掩護模型，不僅可增加其嵌入容量，亦可降低其模型變形量。在擷取訊息時，無需使用原始的掩護模型，僅需利用少量的擷取密鑰即可擷取出正確無誤的訊息，演算法將具備高嵌入量、盲擷取的特性。此外，值得一提的是這個空間域的演算法在嵌入訊息與擷取訊息時，不須使用到三維模型內頂點間的拓樸連接關係(Topology Connectivity)，僅須參考頂點之座標資訊。因此，演算法不僅適用於三維多邊形模型，也可運用在三維點模型(3D Point-based Model)。本計畫的第三年，我們將研究三維模型之特徵影像資訊偽裝術演算法(Featustego)，這是一個全新的創舉，嘗試將三維的資訊隱藏演算法結合二維的影像特徵。簡言之，我們設計的演算法擬先由三維模型的重要特徵(Features)建構出相對應的二維特徵影像(Feature Image)，再將秘密訊息嵌入二維特徵影像，此方式將促使資訊偽裝更具安全性。具體言之，我們利用空間分割將三維模型分割出多個體素 (Voxels)，並從中求得三維模型的特徵數值。然後，利用空間特徵值建構出特徵影像，並使用位元取代的方式將訊息嵌入特徵影像中。而在擷取過程時，亦僅需利用擷取密鑰而不需掩護模型，即可正確無誤的擷取出訊息來，具備盲擷取性。我們預期演算法在訊息能正確擷取出來的前提下，嵌入的訊息量將盡可能的達到理論的數值，亦即為模型頂點個數的三倍。此外，三維掩護模型與三維偽裝模型的外觀差異程度，在數值化與視覺化上皆能佐證無法看出兩者之差異。最後，這個演算法也將設計能抵抗三維模型常見的平移、旋轉、縮放等攻擊，可以擷取出正確的訊息。我們將實現一套實驗型系統來驗證我們的演算法。這個實驗型系統將有三個小子系統，分別實現上述的三個演算法