fin relecture sylvaine

[hdrcouchot.git] / stabylo.tex

diff --git a/stabylo.tex b/stabylo.tex
index 0e0775d17ae6a6a2da51625f5f1eb8250c5f8a8b..5c9bce5bd9344d761907a4cb7895ba14273fe9fa 100644 (file)
--- a/stabylo.tex
+++ b/stabylo.tex
@@ -1,4 +1,4 @@
-Dans cette partie, on s'intéresse toujours à la insérer un message dans 
+Dans cette partie, on s'intéresse toujours à  insérer un message dans 

 une image hôte. 
 Si l'objectif des exemples précédents était de marquer l'hôte de 
 manière robuste (et peu visible), c'est ici l'imperceptibilité qui est visée. 
 une image hôte. 
 Si l'objectif des exemples précédents était de marquer l'hôte de 
 manière robuste (et peu visible), c'est ici l'imperceptibilité qui est visée. 


@@ -8,8 +8,8 @@ un hôte vierge d'une image contenant un message.
 Les outils les plus récents et les plus efficaces de cette famille  
 sont  HUGO~\cite{DBLP:conf/ih/PevnyFB10}, WOW~\cite{conf/wifs/HolubF12} 
 et UNIWARD~\cite{HFD14}.
 Les outils les plus récents et les plus efficaces de cette famille  
 sont  HUGO~\cite{DBLP:conf/ih/PevnyFB10}, WOW~\cite{conf/wifs/HolubF12} 
 et UNIWARD~\cite{HFD14}.

-Pour détecter de la présence ou non d'un message dans une image,
-on peut demander l'oracle à un 
+Pour détecter la présence ou non d'un message dans une image,
+on peut demander l'oracle à 

 un \emph{stéganalyseur}~\cite{LHS08,DBLP:conf/ih/Ker05,FK12}.
 Usuellement, un outil de cette famille, après 
 une démarche d'apprentissage, classifie les images
 un \emph{stéganalyseur}~\cite{LHS08,DBLP:conf/ih/Ker05,FK12}.
 Usuellement, un outil de cette famille, après 
 une démarche d'apprentissage, classifie les images


@@ -22,7 +22,7 @@ SPAM~\cite{DBLP:journals/tifs/PevnyBF10}, HUGO mesure la distorsion
 qui serait induite par la modification
 de chaque pixel. Similairement, 
 WOW et UNIWARD construisent une carte de distorsion mais celle-ci est  
 qui serait induite par la modification
 de chaque pixel. Similairement, 
 WOW et UNIWARD construisent une carte de distorsion mais celle-ci est  

-issue caractéristiques directionnelles calculées à partir d'ondelettes.
+issue de caractéristiques directionnelles calculées à partir d'ondelettes.

 A partir de ces cartes de distorsion, chacun de ces algorithmes sélectionne
 les pixels dont les modifications induisent la distorsion la plus faible 
 possible. Ceci revient à définir une fonction de signification $u$.
 A partir de ces cartes de distorsion, chacun de ces algorithmes sélectionne
 les pixels dont les modifications induisent la distorsion la plus faible 
 possible. Ceci revient à définir une fonction de signification $u$.


@@ -78,7 +78,7 @@ le message $m$.
 
 
 \subsection{Un embarquement dans les bords}\label{sub:edge}
 
 
 \subsection{Un embarquement dans les bords}\label{sub:edge}

-L'idée d'embarquer dans des bords dans une image
+L'idée d'embarquer dans les bords d'une image

 repose sur le fait que les pixels de ceux-ci représentent déjà une 
 rupture de continuité entre pixels voisins. 
 Une faible modification de ceux-ci n'aurait donc pas un grand impact sur la qualité
 repose sur le fait que les pixels de ceux-ci représentent déjà une 
 rupture de continuité entre pixels voisins. 
 Une faible modification de ceux-ci n'aurait donc pas un grand impact sur la qualité


@@ -105,18 +105,18 @@ Nous argumentons que le schéma d'embarquement doit s'adapter
 au message $m$ et au nombre de bits disponibles pour cet embarquement.
 Deux stratégies sont possibles dans STABYLO. 
 Dans la première, dite \emph{adaptative}, le taux d'embarquement 
 au message $m$ et au nombre de bits disponibles pour cet embarquement.
 Deux stratégies sont possibles dans STABYLO. 
 Dans la première, dite \emph{adaptative}, le taux d'embarquement 

-(rapport entre le nombre de  bits embarqués par rapport au nombre de pixels 
+(rapport entre le nombre de  bits embarqués et le nombre de pixels 

 modifiés) dépend du nombre de bits disponibles à l'issue de l'extraction 
 des pixels de bords. Si ce nombre de bits est inférieur au double de
 la taille du message, celui-ci est découpé en plusieurs parties.
 modifiés) dépend du nombre de bits disponibles à l'issue de l'extraction 
 des pixels de bords. Si ce nombre de bits est inférieur au double de
 la taille du message, celui-ci est découpé en plusieurs parties.

-La justification de ce rapport de 1 à 2 à donné ci dessous dans la partie STC.
+%La justification de ce rapport de 1 à 2 à donné ci dessous dans la partie STC.

 Dans la seconde dite \emph{fixe}, ce taux est fixe et l'algorithme augmente 
 iterrativement la valeur de $T$ jusqu'à obtenir à nouveau deux fois plus de bits 
 de bords qu'il n'y en a dans le message.
 
 STABYLO applique alors 
 par défaut  l'algorithme STC~\cite{DBLP:journals/tifs/FillerJF11}
 Dans la seconde dite \emph{fixe}, ce taux est fixe et l'algorithme augmente 
 iterrativement la valeur de $T$ jusqu'à obtenir à nouveau deux fois plus de bits 
 de bords qu'il n'y en a dans le message.
 
 STABYLO applique alors 
 par défaut  l'algorithme STC~\cite{DBLP:journals/tifs/FillerJF11}

-pour ne modifier aussi peu que possible les bits parmi ceux dont il dispose.
+pour modifier aussi peu que possible les bits parmi ceux dont il dispose.

 Dans le cas où c'est la stratégie adoptive qui est choisie, le paramètre
 $\rho$ de cet algorithme vaut 1 pour chacun des bits.
 Dans le cas contraire, la valeur de ce paramètre varie en 
 Dans le cas où c'est la stratégie adoptive qui est choisie, le paramètre
 $\rho$ de cet algorithme vaut 1 pour chacun des bits.
 Dans le cas contraire, la valeur de ce paramètre varie en 


@@ -175,7 +175,7 @@ La figure~\ref{fig:compared} représente graphiquement les complexités
 des étapes d'embarquement des schémas WOW/UNIWARD, HUGO, and STABYLO en
 considérant des images de la taille $n \times n$ où $n$ varie entre 
 512 et 4096. L'axe des $y$ est exprimé selon une échelle logarithmique.
 des étapes d'embarquement des schémas WOW/UNIWARD, HUGO, and STABYLO en
 considérant des images de la taille $n \times n$ où $n$ varie entre 
 512 et 4096. L'axe des $y$ est exprimé selon une échelle logarithmique.

-Cette figure illustre bien le fait que le qualificatif de \og LOw cost\fg{} 
+Cette figure illustre bien le qualificatif de \og LOw cost\fg{} 

 attribué à STABYLO. 
 \begin{figure}
 \begin{center}
 attribué à STABYLO. 
 \begin{figure}
 \begin{center}


@@ -189,8 +189,8 @@ attribué à STABYLO.
 Comme dans le chapitre~\ref{chap:watermarking}, 
 la base BOSS~\cite{Boss10} de 10,000 images (au format RAW, de taille $512\times 512$ en niveau de gris) a été à nouveau prise pour évaluer 
 le schéma face à une épreuve de  stéganalyse.
 Comme dans le chapitre~\ref{chap:watermarking}, 
 la base BOSS~\cite{Boss10} de 10,000 images (au format RAW, de taille $512\times 512$ en niveau de gris) a été à nouveau prise pour évaluer 
 le schéma face à une épreuve de  stéganalyse.

-Pour des rapport entre le nombre de  bits embarqués par
-rapport au nombre de pixels  entre 1/2 et 1/9, le choix de la 
+Pour des rapports entre le nombre de  bits embarqués et le 
+nombre de pixels  entre 1/2 et 1/9, le choix de 

 la matrice dupliquée dans STC est celui énoncé dans les travaux de 
 Filler~\cite{FillerJF11}.
 
 la matrice dupliquée dans STC est celui énoncé dans les travaux de 
 Filler~\cite{FillerJF11}.