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Private GIT Repository
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[canny.git] / main.tex
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@@ -5,6 +5,8 @@
 \usepackage{subfig}
 \usepackage{color}
 \usepackage{mathtools,etoolbox}
+\usepackage{cite}
+
 
 \tolerance=1
 \emergencystretch=\maxdimen
@@ -80,15 +82,15 @@ edge-based steganographic approach}
 
 
 %IEEEtran, journal, \LaTeX, paper, template.
-\keywords{Steganography, least-significant-bit (LSB)-based steganography, edge detection, Canny filter, security, syndrome trellis code}
+\keywords{Steganography, least-significant-bit (LSB)-based steganography, edge detection, Canny filter, security, syndrome trellis codes}
 
 
 
 
 \abstracttext{A novel steganographic method called STABYLO is introduced in 
 this research work.
-Its main advantage for being is to be much lighter than the so-called
-Highly Undetectable steGO (HUGO) scheme, a well known state of the art
+Its main advantage is to be much lighter than the so-called
+Highly Undetectable steGO (HUGO) scheme, a well-known state of the art
 steganographic process in spatial domain.
 Additionally to this effectiveness, 
 quite comparable results through noise measures like PSNR-HVS-M, 
@@ -123,7 +125,7 @@ a scheme that can reasonably face up-to-date steganalysers.}
 The STABYLO algorithm, whose acronym means STeganography 
 with cAnny, Bbs, binarY embedding at LOw cost, has been introduced 
 in this document as an efficient method having comparable, though
-somewhat smaller, security than the well known
+somewhat smaller, security than the well-known
 Highly Undetectable steGO (HUGO) steganographic scheme.
 This edge-based steganographic approach embeds a Canny
 detection filter, the Blum-Blum-Shub cryptographically secure
@@ -131,7 +133,7 @@ pseudorandom number generator, together with Syndrome-Trellis Codes
 for minimizing distortion.
 After having introduced with details the proposed method,
 we have evaluated it through noise measures (namely, the PSNR, PSNR-HVS-M, 
-BIQI, and weighted PSNR) and using well established steganalysers.
+BIQI, and weighted PSNR) and using well-established steganalysers.
 
 % Of course, other detectors like the fuzzy edge methods
 % deserve much further attention, which is why we intend