X-Git-Url: https://bilbo.iut-bm.univ-fcomte.fr/and/gitweb/hdrcouchot.git/blobdiff_plain/9e9f22c16917d3bf287f5e1f0df739200c392594..d4e1bfa4290a182013268daf63d78c1f4fce5b55:/stegoyousra.tex?ds=sidebyside

diff --git a/stegoyousra.tex b/stegoyousra.tex
index 7f2add3..fdc3bf4 100644
--- a/stegoyousra.tex
+++ b/stegoyousra.tex
@@ -495,7 +495,7 @@ P(i,0)
 
 
 \begin{table}[ht]
-\caption{ Noyaux pour les dÃ©rivÃ©ees secondes en $x$ et $y$ lors de l'interpolation polynomiale\label{table:sod:diag:poly}
+\caption{ Noyaux pour les dÃ©rivÃ©es secondes en $x$ et $y$ lors de l'interpolation polynomiale\label{table:sod:diag:poly}
 }
 \centering
 %\scriptsize
@@ -571,7 +571,7 @@ de cette derniÃ¨re:
 \]
 
 
-\section{Experimentations}\label{sec:experiments}
+\section{ExpÃ©rimentations}\label{sec:experiments}
 
 Tout d'abord, l'ensemble du code est accessible en ligne\footnote{\url{https://github.com/stego-content/SOS}}.
 La Figure~\ref{fig:oneimage} reprÃ©sente les rÃ©sultats d'embarquement de donnÃ©es dans 
@@ -612,7 +612,7 @@ concentrent les changements.
 Les deux mÃ©thodes prÃ©sentÃ©es ici dÃ©pendent de noyaux dont la taille va jusqu'Ã   
 $(2N+1)\times(2N+1)$. Cette section montre comment Ã©valuer $N$ pour maximiser 
 le niveau de sÃ©curitÃ©.
-Pour chaque approche, 1,000 images stegos avec  
+Pour chaque approche, 1,000 images stÃ©gos avec  
 $N=2$, $4$, $6$, $8$, $10$, $12$ et $14$ et dont les supports appartiennent 
 Ã  l'ensemble des 10000 images du challenge BOSS. 
 LA sÃ©curitÃ© de l'approche a Ã©tÃ© Ã©valuÃ©e avec le stÃ©ganalyseur 
@@ -741,12 +741,12 @@ compte des variations dans celle-ci. Les dÃ©rivÃ©es secondes sont certes faciles
 La principale contribution de ce chapitre est de proposer des 
 fonctions de distorsion basÃ©es sur des approximations de dÃ©rivÃ©es 
 secondes, l'idÃ©e sous-jacente Ã©tant qu'une zone oÃ¹ les lignes de niveau 
-ne sont pas clairement dÃ©finies est peu prÃ©dictible.
+ne sont pas clairement dÃ©finies est peu prÃ©visible.
 Deux approches d'approximation ont Ã©tÃ© prÃ©sentÃ©es.
 La premiÃ¨re  basÃ©e 
 sur un produit de convolution, exploite des noyaux dÃ©jÃ  intÃ©grÃ©s dans des
 algorithmes de dÃ©tection de bords.
 La seconde s'appuie sur une interpolation polynomiale de l'image.
-Ces deux mÃ©thodes ontÃ© Ã©tÃ© complÃ¨tement implantÃ©es et leur sÃ©curitÃ© 
+Ces deux mÃ©thodes ont Ã©tÃ© complÃ¨tement implantÃ©es et leur sÃ©curitÃ© 
 face Ã  des stÃ©ganalyseurs a Ã©tÃ© Ã©tudiÃ©e. Les rÃ©sultats encouragent 
 Ã  poursuivre dans cette direction.
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