Paper Title (use style

PT T BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG MINISTRY OF INFORMATION AND COMMUNICATIONS POSTS AND TELECOMMUNICATIONS INSTITUTE OF TECHNOLOGY ISSN 2525 - 2224 TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG J O U R N A L O F S C I E N C E & T E C H N O LO G Y O N I N F O R M AT I O N A N D C O M M U N I C AT I O N S ĐIỆN TỬ VIỄN THÔNG VÀ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Số 01(CS.01) 2022 MINISTRY OF INFORMATION AND COMMUNICATIONS POSTS AND TELECOMMUNICATIONS INSTITUTE OF TECHNOLOGY ISSN 2525 - 2224 TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG J O U R N A L O F S C I E N C E & T E C H N O LO G Y O N I N F O R M AT I O N A N D C O M M U N I C AT I O N S ĐIỆN TỬ VIỄN THƠNG VÀ CƠNG NGHỆ THƠNG TIN TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Số 01(CS.01) 2022 PT T BỘ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG HỌC VIỆN CƠNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THƠNG Số 01(CS.01) 2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Journal of Science and Technology on Information and Communications Tổng biên tập/Editor-in-Chief Vũ Văn San, PTIT, VN Phó Tổng biên tập/Deputy Editor-in-Chief Hoàng Đăng Hải, PTIT, VN Hội đồng biên tập/Editorial council Ban biên tập/Editorial board Nguyễn Thị Minh An, PTIT, VN Hoàng Đăng Hải, PTIT, VN Trần Quang Anh, PTIT, VN Võ Nguyễn Quốc Bảo, PTITHCM, VN Nguyễn Tiến Ban, PTIT, VN Nguyễn Bình, PTIT, VN You-Sik Hong, Sangji, KR Võ Nguyễn Quốc Bảo, PTITHCM, VN Phạm Thế Long, LQDU, VN Đặng Hoài Bắc, PTIT, VN Hồ Đắc Lộc, HUTECH, VN Nguyễn Bình, PTIT, VN Trần Cao Son, NMSU, US Đặng Thị Việt Đức, PTIT, VN Thorsten Strufe, TU Dresden, DE Tân Hạnh, PTITHCM, VN Nguyễn Thanh Thủy, VNU, VN Lê Thị Hằng, PTIT, VN Vũ Tuấn Lâm, PTIT, VN Lê Hữu Lập, PTIT, VN Lê Bá Long, PTIT, VN Bùi Xuân Phong, PTIT, VN Từ Minh Phương, PTIT, VN Tạ Ngọc Tấn, CTC, VN Lê Nhật Thăng, PTIT, VN Vũ Văn Yêm, HUST, VN Tạp chí Khoa học công nghệ Thông tin Truyền thông” tạp chí chun ngành có phản biện độc lập, xuất thường kỳ nhằm công bố kết nghiên cứu khoa học công nghệ lĩnh vực đào tạo nghiên cứu khoa học Học viện, phục vụ công tác đào tạo, nghiên cứu khoa học cán bộ, giảng viên, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh, học viên cao học sinh viên Học viện Journal of Science and Technology on Information and Communications (JSTIC) is a scientific journal periodically published by Posts and Telecommunications Institute of Technology (PTIT) The goal of the JSTIC is to publish peer reviewed practical and theoretical research papers in the various fields of Information and Communications We welcome diverse innovative participation of local and international researchers to build a sustainable and high quality scientific journal Bản quyền đăng ký bảo hộ cho Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng Nghiêm cấm hình thức chép, lưu trữ, phổ biến chưa Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng cho phép văn Tuy nhiên, việc chép giới hạn báo khoa học tạp chí nhằm mục đích giáo dục nghiên cứu khơng cần xin phép Việc chép hình ảnh họa trích đoạn báo tạp chí cần phải đồng ý tác giả phải dẫn nguồn đầy đủ theo quy định Việc chép số lượng lớn nội dung tạp chí phải đồng ý Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thơng cho phép theo quy định pháp luật Việt Nam Copyright 2016 by Posts and Telecommunications Institute of Technology All rights reserved No part of this publication may be reproduced, stored in a retrieval system or transmitted in any form or by any means, electronic, mechanical, photocopying, recording or otherwise without the written permission of Posts and Telecommunications Institute of Technology However, limited photocopies of single articles may be made for private study or research Illustrations and short extracts from the text of individual contributions may be copied provided that the source is acknowledged, the permission of the authors is obtained and the PTIT is noticed Multiple copying is permitted by PTIT in accordance with Vietnam laws Giấy phép xuất số 697/GP-BTTTT ngày 21/12/2015 Publication permit No 697/GP-BTTTT issued Dec 21, 2015 Tịa soạn: Tầng 2, Nhà A1, Học Viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, Km10, Nguyễn Trãi, Hà Đơng, Hà Nội Trang web: http://jstic.ptit.edu.vn/index.php/jstic Email: jst@ptit.edu.vn Editorial office: Floor 2, Posts and Telecommunications Institute of Technology, Km 10, Nguyen Trai Street, Ha Dong, Ha Noi Website: http://jstic.ptit.edu.vn/index.php/jstic Email: jst@ptit.edu.vn TẠP CHÍ KHOA HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN VÀ TRUYỀN THƠNG Journal of Science and Technology on Information and Communications MỤC LỤC/CONTENTS Lời nói đầu/Preface BÀI BÁO/REGULAR PAPERS Recognition of human faces and temperatures based on automatically intelligent algorithm Nhận diện khuôn mặt nhiệt độ dựa thuật tốn thơng minh tự động Linh T Nguyen, Duc Long Vu, Minh Tuan Nguyen and Hai-Chau Le A topic-driven graph-of-words convolutional network for improving text classification Ứng dụng mạng tích chập đồ thị mơ hình chủ đề để nâng cao hiệu phân lớp văn Tham Vo 10 Ứng dụng học sâu nhận dạng cử tay Application of deep learning in hand gesture recognition Nguyễn Trọng Khánh, Phạm Văn Cường 20 Performance analysis of multi-hop vehicular VLC networks Phân tích hiệu mạng VLC đa chặng cho phương tiện giao thông Le Tung Hoa, and Dang The Ngoc 26 Time-frequency analysis of scalp EEG based on Hilbert-Huang Transform Phân tích phổ thời gian tần số tín hiệu điện não đồ dựa phương pháp Hilbert Huang Transform Nguyen Trong Kien, Nguyen Trong Huan 31 Resource allocation for wireless powered multi-pair two way relay networks Phân bổ tài nguyên cho mạng truyền thông song hướng đa cặp tiếp sức với lượng không dây Đỗ Phú Thịnh 36 Phân tích xác suất dừng cho mạng chuyển tiếp đa chặng dạng cụm sử dụng kỹ thuật Noma tác động khiếm khuyết phần cứng kênh Nakagami-M Outage performance analysis for multi-hop cluster networks using noma under impact of hardware imperfection over Nakagami-M fading channels Phạm Minh Quang, Trần Trung Duy 41 Khảo sát vấn đề ước lượng kênh cho hệ thống di động bước sóng mm A survey of channel estimation for mmwave system Phạm Hùng, Đặng Hoài Bắc, Nguyễn Tiến Ban 52 Ứng dụng Blockchain bảo mật IoT Blockchain for IoT security Vũ Thị Thúy Hà 58 Bù ảnh hưởng tán sắc phi tuyến cho hệ thống WDM đường trục sử dụng giải pháp truyền ngược miền quang An advanced pre-compensator based optical back propagation for WDM longhaul Ngô Thị Thu Trang, Nguyễn Viết Đảm 64 Nghiên cứu ảnh hưởng tập hợp chùm đến hiệu điều khiển cửa sổ lưu lượng TCP mạng OBS Research the effect of burst assembly on the effectiveness of window control of TCP protocol in OBS networks Lê Văn Hòa, Phạm Trung Đức 70 Một phương pháp hiệu để sinh dãy giả ngẫu nhiên kiểu lồng ghép phi tuyến với bậc lớn An effective method to generate nonlinear interleaved sequences with large order Đặng Vân Trường 76 Định tuyến QoS đảm bảo thông lượng trễ sử dụng thống kê liệu mạng Localized QoS routing to guarantee throughput and delay using network statistic data Nguyễn Chiến Trinh, Bùi Trường Sơn, Nguyễn Thị Thu Hằng 81 Ảnh hưởng số mơ hình nhiễu phản xạ từ mặt đất đến chất lượng phát hệ thống đa thụ động sử dụng tín hiệu DVB-T2 Impact of several terrain clutter models on detection performance of bistatic passive đa system using Vietnamese DVB-T2 signals Nguyễn Tiền Hải, Nguyễn Mạnh Cường, Dương Quang Huy, Nguyễn Thanh Hưng, Phùng Ngọc Anh 89 Thiết kế MDAC tốc độ cao, công suất thấp dựa công nghệ CMOS 65nm A novel design of high speed, low power MDAC in 65nm CMOS technology Phạm Xuân Minh, Nguyễn Trọng Huân 97 Một mơ hình phát DGA botnet dựa học kết hợp A DGA botnet detection model based on ensemble learning Vũ Xuân Hạnh, Hoàng Xuân Dậu, Đinh Trường Duy 103 Một phương pháp giải toán phát hệ thống đa nhiều vị trí xử lý phân tán định thành phần phụ thuộc thống kê A new method solving the detection problem in distributed-processing multistatic radar system with statistically dependent local decisions Phạm Văn Hùng, Nguyễn Tuấn Hưng, Nguyễn Đức Minh 111 Giải pháp tạo búp sóng lai nâng cao hiệu suất phổ cho hệ thống 5G Spectral efficiency enhancement using hybrid beamforming in 5G millimeter-wave systems Nguyễn Tiến Hòa, Nguyễn Văn Sơn 119 Đánh giá hiệu kỹ thuật thủy vân bền vững miền tần số kết hợp Evaluate the effect of the digital image watermarking technique on the integrated frequency domains DWT -DCT, DWT - SVD and DCT - SVD Lê Danh Tài, Tống Minh Đức, Tạ Minh Thanh 126 LỜI NÓI ĐẦU / PREFACE T heo giấy phép hoạt động báo chí in số 697/GP-BTTTT ngày 21 tháng 12 năm 2015 Bộ trưởng Bộ Thông tin Truyền thông, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng (Học viện) xuất tạp chí với tên gọi Tạp chí Khoa học Công nghệ Thông tin Truyền thông (mã số ISSN 2525-2224) Tạp chí Hội đồng Giáo sư Nhà nước tính điểm cơng trình khoa học Tạp chí đóng vai trị tạp chí chun ngành có phản biện độc lập, xuất thường kỳ với mục đích: Cơng bố kết nghiên cứu khoa học công nghệ Học viện; Phổ biến, cập nhật kiến thức khoa học công nghệ thông tin truyền thông nước giới; Phản ánh mặt hoạt động giáo dục, đào tạo, nghiên cứu Học viện lĩnh vực thơng tin truyền thơng; Phân tích, đánh giá, dự báo phát triển, phát vấn đề có tính thời thơng tin truyền thơng Việt Nam, kiến nghị vấn đề quản lý Nhà nước thông tin truyền thông nhằm phát triển bền vững thời kỳ đại hóa, cơng nghiệp hóa hội nhập quốc tế; Tạo diễn đàn trao đổi, chia sẻ kinh nghiệm vấn đề khoa học công nghệ lĩnh vực thông tin truyền thông Tại kỳ xuất số 01 (CS.01) năm 2022 này, số nhiều báo khoa học gửi đến, Ban Biên tập chọn 19 báo để duyệt đăng Tạp chí Các báo thể kết nghiên cứu chuyên sâu giảng viên, nghiên cứu viên nghiên cứu sinh Học viện nhà khoa học, nhóm tác giả cơng tác sở nghiên cứu, đào tạo Học viện nước làm phong phú thêm vấn đề khoa học đại, chuyên sâu mà Tạp chí chuyển tải đến cho độc giả Ban Biên tập thực quy trình phản biện xét chọn cơng trình đăng tải theo quy định, bảo đảm chất lượng học thuật Tạp chí Ban Biên tập xin trân trọng cảm ơn tác giả gửi đăng tải công trình nghiên cứu mình, cảm ơn nhà khoa học tham gia phản biện để xuất số Tạp chí Kính chúc tất nhà khoa học độc giả mạnh khỏe, hạnh phúc thành công./ Hà Nội, tháng 05 năm 2022 TỔNG BIÊN TẬP PGS TS Vũ Văn San Linh T Nguyen, Duc Long Vu, Minh Tuan Nguyen and Hai-Chau Le RECOGNITION OF HUMAN FACES AND TEMPERATURES BASED ON AUTOMATICALLY INTELLIGENT ALGORITHM Linh T Nguyen, Duc Long Vu, Minh Tuan Nguyen and Hai-Chau Le Posts and Telecommunications Institute of Technology, Hanoi, Vietnam Abstract: The surveillance system plays an essential role in the security field to recognize early illegal access As a part of such systems, human face recognition provides an effective service to observe and identify people crossing a specific area Moreover, measurement of body temperature is also mandatory due to Coronavirus pandemic Therefore, temperature prediction through surveillance systems is the best selection because of its effectiveness, high authentication, and privacy maintenance In this paper, a novel algorithm is proposed for the recognition of human faces and temperature using deep learning methods and thermal face images The search-based method is developed for selection of an optimal structure and parameters of the convolutional neural network using the thermal images as the input In addition, the human temperature is computed directly on the thermal images to assist warning systems in terms of abnormal body temperatures The proposed application produces a relatively high accuracy of over 98%, which is fitted significantly in practical environments Keywords: Thermal image, Deep learning, Human temperature measurement, Face recognition I INTRODUCTION Nowadays, the growth of human factors in the information age gives an exponential increase to the need for biometric systems for person identification, verification or surveillance systems [1-5] Among various biometrics, face has been one of the critical traits, which has a variety of applications ranging from health, education, finance and security [1, 2] Human face recognition and temperature detection have been the most attractive research topic and paid intensive attention from technical experts for many years Indeed, they are the important elements to construct an effective and reliable surveillance system for early warnings and protection from unauthorized access [6] In addition, with the outbreak of COVID-19 pandemic and the unbalanced distribution of vaccines around the world, the feasible solution so far is identifying and checking the Contact author: Hai – Chau Le Email: Chaulh@ptit.edu.vn Manuscript received: 15/11/2021, revised: 12/02/2022, accepted: 19/02/2022 SOÁ 01 (CS.01) 2022 symptoms at the early stage Besides, the majority of confirmed cases only has some mild symptoms like fever, cough or fatigue [7] Therefore, there is a need to measure the body temperature of people, especially the facial temperature, for containing the widespread of the virus Various development methods have been implemented for selection of the optimal application related to face recognition and temperature prediction In general, methods are categorized into two classes in which machine learning and deep learning techniques are employed as the key algorithms of the face recognition For the machine learning method, the authors of [8] propose a face recognition based on particle swarm optimization in combination with support vector machine (SVM) Furthermore, the principal component analysis PCA) is used for extraction of the feature set, which is then fed into the support vector machine To increase the final performance of the face detection, a voting algorithm is suggested in [9] Here, assemble learning methods such as k-nearest neighbours, SVM, random forest, C4.5, random tree, classification and regression tree, naïve bayes, are adopted to detect human faces An extreme learning machine using a feature combination extracted by the PCA, linear discriminant analysis, and discriminative locality alignment algorithms is proposed in [10-13] Obviously, the contribution of the feature transformation in aforementioned research is significant in comparison with other studies in terms of performance improvement Deep learning techniques have emerged as the alternative method, recently, due to its capability of no human knowledge-based feature extraction, feature selection requirements Moreover, deep learning techniques offer an attractive characteristic, known as the automatically learning feature, which is absent in machine learning algorithms [14-15] In addition, existing scientific reports show that the face recognition performance of deep learning algorithms is relatively high compared with that of machine learning methods Indeed, a simple but effective algorithm is given in [16-18], where the convolutional neural networks (CNN) using the thermal face images is proposed In [19], the FusionNet including encoder, bridge, decoder and output layer, is shown as the core algorithm for human face recognition using depth and thermal images The generative adversarial network is applied for TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG RECOGNITION OF HUMAN FACES AND TEMPERATURES BASED ON AUTOMATICALLY INTELLIGENT ALGORITHM face recognition in the visible light domain [6] The rationale behind the use of the visible light domain is that most of the texture and edge information are lost in the thermal images Therefore, image processing techniques are required to convert thermal images into visible light domain ones for better learning features archived by the generative adversarial network In this paper, we propose a simple and effective human face recognition algorithm using CNN and thermal images Moreover, instead of measuring the entire human body temperature, we consider scanning the facial temperature to restrict impacts of external objects on human body such as clothes and belongings to provide early warnings for security systems with respect to illegal access and people with fever We first convert the original thermal images into grayscale thermal ones to speed up the process of the CNN Then different CNN parameters and structures are investigated with a training dataset to figure out an optimal CNN structure and corresponding parameters On other words, the search-based method is employed for selection of the optimal CNN model The human temperature is computed directly using the pixel temperatures on the original thermal images Our main contribution of this work is to apply the optimization method for identification of the optimal CNN structure and parameters The remainder of the paper is structured as follows Section II is to introduce the dataset we use in our research Section III explains the research methodology and our research approach and Section IV is devoted to describe simulation results and provide discussions Finally, Section V concludes the paper II DATA The dataset used for this work is the Terravic Facial Infrared Database, which is available on OTCBVS Benchmark Dataset Collection [20] This is a collection of paired thermal and visible ear images that were acquired in different illumination conditions ranging between and 10700 lux The dataset contains variations in facial poses such as front, left, right and environments like indoor and outdoor Accessories such as glasses and hats also are included in this dataset There are 18 individuals with a total of 22,784 thermal images However, the number of thermal images is different between individuals Therefore, in this research, we select only 227 thermal images from each person, which are then divided into 107 thermal images of the training set, 50 thermal images of test set, and 70 thermal images of validation set As a result, only 4096 thermal images of 18 individuals are considered for construction of the CNN model III METHOD We use the CNN as the core algorithm for human face recognition using thermal images Figure shows the method development procedures to address the optimal CNN model SOÁ 01 (CS.01) 2022 Thermal image databases Image preprocessing Search-based method Performance estimation of different CNN structures and parameters Model identification An optimal CNN model validation Figure Method diagram A CNN The CNN includes different layers, which are input, convolutional, rectified linear unit, max-pooling layer, fully connected layers, and output layer [21-23] Input layer (IP): This layer defines the dimension of the thermal images Convolutional layer (CL): The Conv layer implements feature detection at different positions on the thermal images The filter is the key element of this layer and known as the line-shaped object scanning over entire the thermal images The output is called as the Feature map which provides us information like the corners and edges Rectified linear unit layer (RL): A nonlinear activation function is activated on this layer to map nonlinearity into the data Consequently, the learning process is converged faster Max-pooling layer (MP): For reduction of computational complexity and costs, subsampling the feature maps of the preceding Conv is implemented on this layer by computing the average or maximum responses in small overlapping neighborhoods BatchNormalization (BN): This layer consists of normalizing activation vectors from hidden layers that can stabilize the learning process and reduce the number of training epoch Flatten layer (FL): This layer multidimensional input one-dimensional makes the Dense layer (DL): This layer has deep connection, meaning that each neuron in dense layer receives input from all neurons of its previous layer B Search-based method Firstly, we define a block, which contains three component layers that are convolutional layer, rectified linear unit layer and BatchNormalization respectively (denoted as CL-RL-BN) A network segment contains differently consecutive blocks followed by a max-pooling layer We investigate the CNN structure with network TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Linh T Nguyen, Duc Long Vu, Minh Tuan Nguyen and Hai-Chau Le segments, in which each network segment includes or or consecutive CL-RL-BN blocks Three considered CNN structures are called as CNN1, CNN2 and CNN3 respectively Figures 2, and respectively show CNN structures, which are performance estimation for selection of an optimal model IP CL-RL-BN CL-RL-BN CL-RL-BN MP IP CL-RL-BN CL-RL-BN CL-RL-BN CL-RL-BN MP MP CL-RL-BN MP CL-RL-BN CL-RL-BN CL-RL-BN CL-RL-BN MP MP FL-DL FL-DL Figure CNN1 structure with network segments based on single CL-RL-BN blocks IP CL-RL-BN CL-RL-BN Figure CNN3 structure with network segments based on three consecutive CL-RL-BN blocks C Temperature prediction The binary thermal images are converted into temperature using standard equations [24-25], which is frequently used in infrared thermography IV SIMULATION RESULTS AND DISCUSSION We use a performance parameter for model estimation, which is accuracy (Acc) to measure the person who is identified correctly MP A Search-based method CL-RL-BN CL-RL-BN MP All the CNN structures are trained with 30 epoch and 128 steps-per-epoch on training dataset and then estimated on validation dataset to figure out the best number of epochs Figure shows the training and validation Acc of three CNN models CL-RL-BN CL-RL-BN MP FL-DL Figure CNN2 structure with network segments based on two consecutive CL-RL-BN blocks SOÁ 01 (CS.01) 2022 a CNN1 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Lê Danh Tài, Tống Minh Đức, Tạ Minh Thanh L cho biến đổi SVD thu ma trận đường chéo S làm đầu vào cho biến đổi DCT bước Trong phần mã hóa (nhúng thơng tin) tác giả so sánh tương quan giá trị vị trí ma trận DCT thu được, hình thành chuỗi khóa K tiến hành XOR với chuỗi thủy vân W Tuy nhiên, làm việc với ảnh có kích thước lớn tốc độ thuật tốn bị ảnh hưởng nhiều Qua số nghiên cứu tác giả, kỹ thuật thủy vân số dựa miền tần số sử dụng riêng lẻ biến đổi DCT DWT SVD kết hợp DCT-DWT giải pháp có nhiều ưu điểm Đề xuất Hwang [14] sử dụng biến đổi SVD thủy vân mù Các tác giả khác dùng biến đổi DCT, DWT DCT-DWT đề xất phương pháp thủy vân bán mù (semi-blind watermarking) dựa công thức alpha blending kỹ thuật điều chế số lượng tử QIM Khi trích rút, ngồi ảnh mang thông tin phải cần thêm thông tin ảnh mang ban đầu thông tin logo mật ban đầu hỗ trợ Vì giảm tính khách quan thực tế C Các đóng góp báo Qua phân tích nghiên cứu trước đây, kỹ thuật thủy vân sử dụng biến đối DCT, DWT, SVD riêng lẻ thỏa mãn tính ẩn hay tính khó nhận biết (Imperceptibility), tính bền vững (Robustness), độ phức tạp tính tốn thấp Do vậy, câu hỏi đặt kết hợp biến đổi thành miền tần số kết hợp hay miền tần số tích chập tính chất thủy vân liệu có đảm bảo? Nội dung báo triển khai giải pháp để đánh giá hiệu giải pháp thuỷ vân bền vững miền tần số kết hợp Một số đóng góp báo sau: • • Chúng tơi đề xuất lược đồ thủy vân cho ảnh số miền tần số kết hợp DWT1D-DCT (One Level DWT - DWT1D), DWT2D-DCT (Two Level DWT - DWT2D), DWT1D-SVD, DWT2D-SVD, DCT-SVD để đánh giá hiệu miền tần số tích hợp đến phương pháp thuỷ vân bền vững Cải tiến kỹ thuật nhúng thông tin theo ý tưởng nhằm tăng cường tính bền vững thơng tin giấu miền tần số Ở giai đoạn nhúng, thực nhúng lặp lại nhiều lần bit liệu lên kênh màu vùng liệu khác mà đảm bảo chất lượng chúng (cụ thể, thực nhúng bit liệu mật lên kênh màu tương ứng) Ở giai SOÁ 01 (CS.01) 2022 • đoạn trích rút thơng tin ẩn thực dựa thống kê tần suất bit thu Từ kết thực miền tần số tích hợp, chúng tơi đánh giá so sánh hiệu miền tần số tích hợp đề xuất có ưu điểm miền tần số đề xuất trước Qua thực thí nghiệm, miền tần số tích chập đề xuất cho kết nhúng tốt ảnh hưởng tới thơng tin nhúng Ngồi ra, thuật tốn nhúng tăng cường độ bền vững ảnh nhúng đạt hiệu cao trước số cơng thủy vân thường gặp, đồng thời có độ phức tạp tính tốn thấp, dễ áp dụng cho nhiều định dạng ảnh Các thí nghiệm đánh giá hiệu lược đồ thủy vân sử dụng hai độ đo PSNR NCC D Bố cục báo Phần lại báo tổ chức sau Phần II giới thiệu kỹ thuật biến đổi ảnh miền tần số Phần III trình bày lược đồ thủy vân miền tần số kết hợp đề xuất Kết thí nghiệm đánh giá, so sánh với lược đồ thủy vân đề xuất kỹ thuật trước trình bày phần IV Phần V kết luận lược đồ đề xuất II KỸ THUẬT BIẾN ĐỔI ẢNH TRÊN MIỀN TẦN SỐ A Biến đổi Cosine rời rạc DCT Biến đổi Cosine rời rạc DCT (Discrete Cosine Transform) [4][6][7][10][11][12][15] sử dụng nhiều thủy vân ảnh số Nó chuyển đổi tín hiệu hình ảnh từ miền khơng gian sang miền tần số ngược lại mà không gây tổn hao chất lượng, Ở đây, xét biến đổi DCT chiều (2D-DCT ngắn gọn DCT) biến đổi ngược (iDCT) Khi thực DCT, ma trận điểm ảnh thường chia thành khối có kích thước × 4, × 8, 16 × 16, nhằm giảm thời gian tính tốn, tăng độ xác B Biến đổi Wavelet rời rạc DWT Kỹ thuật biến đổi Wavelet rời rạc DWT (Discrete Wavelet Transform) sử dụng rộng rãi ứng dụng xử lý ảnh, xử lý tín hiệu, Đặc điểm quan trọng biến đổi DWT sử dụng để phân tích tốn học vật lý tín hiệu dạng thực tái tạo đạt độ xác cao [6][10] Biến đổi DWT với ảnh số [8][9][10][13][16] TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 128 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT THỦY VÂN BỀN VỮNG TRÊN NHỮNG MIỀN TẦN SỐ KẾT HỢP phân tích ma trận điểm ảnh thành bốn vùng riêng biệt LL1, LH1, HL1, HH1 mức tần số thấp, trung bình cao tương ứng (biến đổi DWT mức - DWT1D) Trong đó, L – biểu diễn giá trị lọc tần số thấp, H – biểu thị giá trị lọc tần số cao cao Vùng LH1 có xu hướng tách đặc tính hàng ngang, vùng HL1 có xu hướng tách đặc tính hàng dọc ảnh Vùng tần số thấp LL1 chứa gần tồn lượng tín hiệu hình ảnh Trong vùng tần số cao HH1 chứa thông tin kết cấu, cạnh đường viền ảnh Biến đổi DWT tiếp tục áp dụng cho ma trận miền tạo thành LL2, LH2, HL2, HH2 (biến đổi DWT mức - DWT2D) C Biến đổi Singular Value Decomposition Biến đổi Singular Value Decomposition (SVD) phương pháp phân tích ma trận thành ma trận khác (matrix decomposition) SVD ứng dụng nhiều xử lý ảnh, xử lý liệu nhằm giảm số chiều, nén liệu đặc biệt ứng dụng kỹ thuật thủy vân số [12][14][15][19] Xét ma trận điểm ảnh A có kích thước m × n Sử dụng SVD, ma trận A phân tích thành ma trận U, S, V T theo công thức tổng quát (1): A = U SV T , (1) đó, U V T ma trận trực giao có kích thước m × m n × n, S ma trận đường chéo có kích thước m × n (Nếu m = n S ma trận đường chéo vuông) với phần tử đường chéo {λ(i,i) } có giá trị khơng âm xếp giảm dần, gọi giá trị singular values (SVs) thỏa mãn: λ(1,1) ≥ λ(2,2) ≥ ≥ λ(r,r) ≥ tất phần tử khác = Với r rank ma trận S , thông thường r = min(m, n) Trong biến đổi SVD ảnh số [15][19], ma trận đường chéo S có tính ổn định cao Có nghĩa có thay đổi nhỏ ảnh ma trận S bị ảnh hưởng Do đó, S sử dụng để nhúng thủy vân có khả chống lại số công biến đổi ảnh thông thường III ĐỀ XUẤT LƯỢC ĐỒ NHÚNG VÀ TRÍCH RÚT THỦY VÂN Qua khảo sát số nghiên cứu trước đây, giai đoạn trích rút thủy vân, ngồi ảnh chứa thơng tin ẩn giấu khóa key cịn cần thêm thơng tin rõ khác ảnh gốc, ma trận chứa phần thơng tin mật (logo), chí có lược đồ địi hỏi SỐ 01 (CS.01) 2022 thơng tin ẩn giấu gốc trích rút thông tin ẩn Trong số ứng dụng thực tế điều khơng khách quan địi hỏi việc lưu trữ lớn Trong báo này, đề xuất lược đồ dựa kỹ thuật thủy vân mù, tức cần thơng tin (ảnh chứa thơng tin ẩn khóa key ) để trích rút liệu ẩn giấu Kỹ thuật phù hợp với thực tế giảm khối lượng lưu trữ mà đảm bảo tính ẩn, tính bền vững thủy vân Ý tưởng lược đồ đưa kết hợp phép biến đổi miền tần số tích chập với phương pháp nhúng thơng tin mật nhiều lần theo quy luật Ngược lại, việc trích rút sử dụng ảnh chứa thông tin ẩn giấu khóa key , thực kết hợp thống kê tần suất bit thu để tăng xác suất trích rút xác Kỹ thuật thủy vân đề xuất chia làm hai giai đoạn: giai đoạn nhúng thơng tin mật, giai đoạn trích rút thông tin mật từ ảnh liệu đầu vào (ảnh giấu liệu chưa bị ảnh bị công thủy vân) Ý tưởng lược đồ thủy vân sau: + Ở giai đoạn nhúng thủy vân: Trên kênh màu ch ảnh mang đầu vào chuyển đổi miền tần số kết hợp nhờ sử dụng phép biến đổi DWT, DCT Hình Trước tiên, áp dụng biến đổi DWT2D (DWT lần cho toàn ma trận giá trị điểm ảnh kênh màu ch, thu miền LL1, LH1, HL1, HH1 Lựa chọn HL1 để áp dụng DWT lần thu miền LL2, LH2, HL2, HH2) Tiếp theo, chọn băng HL2 để chia thành khối có kích thước 4x4 để áp dụng biến đổi DCT Sau đó, giá trị E(i,j,ch) (giá trị vị trí [0,0] ma trận DCT tương ứng kênh màu ch) nhúng vào bit liệu mật Nghĩa là, bit liệu mật wk nhúng vào giá trị ba kênh màu tương tứng Như vậy, bit wk nhúng lần Việc nhúng bit wk vào E(i, j, ch) thực dựa theo công thức (2): ˆ j, ch) = ( E(i, ( E(i,j,ch)∗Q ∗ E(i,j,ch)∗Q+1 2)/Q ∗ − 1)/Q Nếu wk = Nếu wk = (2) đó, E(i, j, ch) giá trị DCT vị trí ˆ j, ch) giá trị DCT nhận sau [0, 0, ch], E(i, nhúng vị trí [0, 0, ch] kênh màu ch; wk bit thông tin mật cần giấu; Q trọng số nhúng thỏa mãn: Q > + Ở giai đoạn trích rút thủy vân: thực trích rút thống kê tần suất bit rút điểm TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 129 Lê Danh Tài, Tống Minh Đức, Tạ Minh Thanh ảnh với kênh màu tương ứng Do kênh màu nhúng vào bit thơng tin Vì vậy, thực thống kê tần suất giá trị bit (0 1) trích ra, bit có tần suất lớn 50% bit cần trích rút Thống kê bit trích rút theo cơng thức (3): votes = votes + 1, ˆ j, ch) ∗ Q) /2 = Nếu (E(i, (3) Ngược lại Để xác định bit trích rút sử dụng cơng thức (4): w ˆk = Nếu votes > α Ngược lại (4) đó, votes biến đếm số lần xuất bit mật trích rút; α hệ số thống kê, thông thường α > 1.5 50% A Quá trình nhúng thủy vân Quá trình nhúng thủy vân thực biến đổi DWT2D DCT ảnh ban đầu I Thông tin mật cần giấu logo W biểu diễn dạng chuỗi nhị phân wk ∈ {0, 1}, với wk bit thứ k chuỗi Sau đó, sử dụng cơng thức (2) để thực nhúng thủy vân W vào I Hình miêu tả bước trình nhúng thủy vân, cụ thể: Bước 1: Đối với kênh màu ch ảnh đầu vào I, thực biến đổi DWT lần thu (LL1, (LH1, HL1, HH1)) tương ứng Bước 2: Thực biến đổi DWT lần HL1 kênh màu, thu (LL2, (LH2, HL2, HH2)) tương ứng Bước 3: Chia HL2 thành block 4x4 thực DCT block Thu ma trận hệ số E(i,j,ch) Bước 4: Thực nhúng thủy vân wk vào E(i,j,ch) theo công thức (2) wk nhúng ˆ j, ch) E(i,j,ch) ba kênh màu thu E(i, tương ứng Bước 5: Thực iDCT block ˆ j, ch) thu HL2_ E(i, Bước 6: Thực iDWT (LL2, (LH2, HL2_, HH2)) thu HL1_ Bước 7: Thực iDWT (LL, (LH, HL1_, HH)) thu Iˆ ảnh sau nhúng thủy vân B Quá trình trích rút thủy vân Để trích rút thủy vân giấu ảnh cần sử dụng ảnh giấu Q trình trích rút SỐ 01 (CS.01) 2022 thủy vân miêu tả chi tiết Hình Các bước cụ thể: Bước 1: Đối với kênh màu ảnh đầu vào Iˆ, thực biến đổi DWT lần thu (LL1, (LH1, HL1, HH1)) Bước 2: Thực biến đổi DWT lần HL1 kênh màu thu (LL2, (LH2, HL2, HH2)) Bước 3: Chia HL2 thành block 4x4 thực DCT block, thu ma trận hệ số ˆ j, ch) E(i, Bước 4: Thực lặp lặp lại trình sau trích rút hết liệu nhúng: - Gán votes = - Thực trích rút bit temp kênh màu theo công thức (3) Nếu temp = tăng votes lên đơn vị - Kiểm tra votes theo công thức (4) Nếu votes > α w ˆk = 1, ngược lại w ˆk = (Thơng thường α > 1.5 xét theo tỉ lệ % > 50%) Bước 5: Khôi phục logo w ˆ từ chuỗi w ˆk Lược đồ nhúng trích rút thuỷ vân đề xuất thực miền tần số với kết hợp DWT2DDCT Đối với miền tần số DWT2D-SVD, q trình nhúng trích rút tiến hành cách tương tự, khác miền HL2 chia thành khối có kích thước 4x4 Sau áp dụng biến đổi SVD sử dụng giá trị đơn (singular value) vị trí [0, 0, ch] ma trận S để nhúng thông tin Đối với miền tần số kết hợp DWT1D-DCT, DWT1D-SVD, thực biến đổi DWT1D tạo miền LL1, LH1, HL1, HH1 Chọn miền HL1 chia thành khối có kích thước 8x8 áp dụng biến đổi DCT SVD tương ứng Thực nhúng thông tin mật vào giá trị vị trí [0, 0, ch] ma trận DCT ma trận S tương ứng Đối với miền tần số kết hợp DCT-SVD, biến đổi DCT thực khối điểm ảnh có kích thước 4x4 Sau lựa chọn giá trị DCT vị trí [0, 0, ch] để tạo ma trận có kích thước 4x4 Tiếp theo áp dụng SVD cho ma trận 4x4, nhúng liệu vào giá trị có vị trí [0, 0, ch] ma trận S Q trình nhúng thơng tin miền tần số kết hợp sử dụng công thức (2) sử dụng công thức (3), (4) để trích rút thơng tin IV KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ A Môi trường thực nghiệm công cụ đánh giá Để đánh giá chất lượng ảnh sau thực nhúng thủy vân, sử dụng công thức tỷ số tín hiệu cực TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 130 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT THỦY VÂN BỀN VỮNG TRÊN NHỮNG MIỀN TẦN SỐ KẾT HỢP Hình 1: Lược đồ nhúng thủy vân miền tần số kết hợp DWT2D-DCT Hình 2: Lược đồ trích rút thủy vân miền tần số kết hợp DWT2D-DCT đại nhiễu (Peak Signal to Noise Ratio - PSNR) [7][9][12][16] PSNR tính cơng thức: P SN R = 10 log10 M AX M SE (5) Trong đó: MAX giá trị lớn điểm ảnh Khi điểm ảnh biểu diễn bit, giá trị 255 MSE (Mean Squared Error) sai số bình phương trung bình tính tồn ảnh tính theo cơng thức: M SE = m∗n m−1 n−1 ˆ j)]2 [I(i, j) − I(i, (6) i=0 j=0 Với m, n kích thước ảnh I(i, j) ˆ j) ảnh nhúng thủy vân ảnh ban đầu, I(i, Để đánh giá độ bền vững thủy vân, thực tính NCC (Normalized Cross-Correlation) thơng tin (logo) trích rút sau bị cơng thủy vân (biến đổi hình học, thêm nhiễu, nén ảnh, ) với thông tin (logo) ban đầu Giá trị NCC gần SỐ 01 (CS.01) 2022 giá trị 1.0 chứng tỏ độ bền vững thủy vân tốt Cơng thức NCC [16] tính sau: N CC = m−1 n−1 ˆ i=0 j=0 [W (i, j)W (i, j)] , m−1 n−1 i=0 j=0 [W (i, j)] (7) ˆ (i, j) logo Trong đó: W (i, j) logo ban đầu, W trích rút Để thực nghiệm, chúng tơi sử dụng máy tính Dell CoreI5 Gen5th, Ram 8Gb, chip 2.4Ghz Thí nghiệm sử dụng tập hợp gồm ảnh (Hình 3), ảnh có kích thước 512 × 512 làm ảnh gốc ban đầu Logo sử dụng để nhúng ảnh nhị phân có kích thước 32×32 Hệ số Q > thử nghiệm với nhiều giá trị khác để xác định ảnh hưởng tới lược đồ thủy vân Thí nghiệm thực thủy vân theo lược đồ đề xuất DWT2D-DCT Đồng thời, để tiến hành đánh giá so sánh hiệu quả, thực thử nghiệm thủy vân với biến đổi DWT kết hợp DCT TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 131 Lê Danh Tài, Tống Minh Đức, Tạ Minh Thanh Hình 3: Tập hợp ảnh thí nghiệm (512x512) logo watermark (32x32) SVD, bao gồm miền tần số tích hợp: DWT1DDCT, DWT1D-SVD, DWT2D-SVD, DCT-SVD Đối với miền tần số trên, kỹ thuật nhúng trích rút thơng tin giống nhau, khác phần biến đổi liệu sang miền tần số kết hợp Sau đó, thực nghiệm so sánh phương pháp kết hợp đánh giá độ đo PSNR NCC Bên cạnh đó, để đánh giá hiệu lược đồ thủy vân đề xuất, thực mô lại lược đồ thủy vân Soumitra Roy cộng [15] Ở lược đồ mình, Roy sử dụng miền tần số kết hợp DCT-SVD, nhiên kỹ thuật nhúng tác giả sử dụng hệ số tỉ lệ α với phép cộng α blending Đây phương pháp bắt buộc phải giữ lại phần thông tin sau nhúng (2 ma trận U V biến đổi SVD) với liệu ảnh mang ban đầu ảnh chứa thơng tin mật khôi phục thông tin mật nhúng Ngược lại phương pháp chúng tôi, cần thông tin ảnh chứa thông tin mật hệ số tỉ lệ Q (tương đương α) giúp lấy thơng tin ẩn giấu Chính thế, góc độ thực tế khách quan lược đồ đạt độ tin tưởng tốt B So sánh đánh giá chất lượng ảnh giấu tin Các kết thí nghiệm Hình cho thấy kết ảnh sau nhúng thủy vân theo lược đồ (với Q = 10) với giá trị PSNR đo PSNR ≥ 48 dB (thông thường PSNR ≥ 30dB) Để đánh giá tác động trọng số Q lược độ thủy vân đề xuất, chúng tơi thực thí nghiệm phương pháp tập hợp ảnh Hình SỐ 01 (CS.01) 2022 (kích thước 512 × 512) logo wm32 (kích thước 32 × 32) với giá trị Q khác 10, 20, 50, 100, 200, 1000 Ngồi cịn so sánh kết thí nghiệm với giá trị PSNR theo lược đồ Roy [15] theo hệ số α Bảng I thể giá trị đo PSNR[dB] thu thực phương pháp nhúng thủy vân cho ảnh Lenna (được sử dụng nhiều thí nghiệm thủy vân) logo wm32 với giá trị Q khác 10, 20, 50, 100, 200, 1000 Với trọng số Q có giá trị cao PSNR tốt Ngoài ra, độ chênh lệch chất lượng ảnh PSNR phương pháp không nhiều So sánh với lược đồ Roy phương pháp đề xuất cho giá trị PSNR tốt Như vậy, phương pháp thủy vân miền tần số kết hợp đề xuất có khả đảm bảo tốt tính ẩn thơng tin giấu Tiếp theo, cần đánh giá độ bền vững thông tin giấu phương pháp bị tác động phép công thủy vân phổ biến C So sánh đánh giá độ bền vững thủy vân phương pháp Để đánh giá độ bền vững thủy vân phương pháp, thực phép công thêm nhiễu salt_pepper, nhiễu gaussian, làm mờ, nén ảnh, cắt ảnh Sau đó, chúng tơi thực trích rút thơng tin logo Tiến hành đo NCC logo trích rút với logo ban đầu để đánh giá tính bền vững phương pháp Giá trị NCC cao (càng gần 1.0) chứng tỏ lược đồ đề xuất đạt hiệu cao tính bền vững thủy vân Trong thực nghiệm, sử dụng số phép công thông thường như: Salt_Pepper, Gaussian, nén Jpeg, Erase, MediumBlur, Blur, GaussianBlur, TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 132 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT THỦY VÂN BỀN VỮNG TRÊN NHỮNG MIỀN TẦN SỐ KẾT HỢP Hình 4: Ảnh nhúng thủy vân PSNR tương ứng DWT2D-DCT Q = 10 kết trích rút logo với giá trị NCC=1.0 Bảng I: PSNR[db] phương pháp với Q 10, 20, 100,200, 1000 phương pháp Roy [15] đề xuất PSNR Method DWT1D-DCT DWT2D-DCT DCT-SVD DWT1D-SVD DWT2D-SVD Q=10 48.76 48.65 48.49 48.34 48.52 Method Roy Soumitra [15] α = 0.1 26.93 Q=20 51.75 51.7 51.46 51.5 51.51 Q=50 55.55 55.49 55.47 55.55 55.51 Q=100 58.52 58.52 58.5 58.46 58.52 Q=200 61.51 61.46 61.48 61.49 61.48 Q=1000 68.45 68.54 68.54 68.49 68.5 PSNR α = 0.01 α = 0.001 35.75 38.16 BilaterallFilter, Histogram, Color Đối với công Salt_Pepper gây nhiễu ngẫu nhiên với mật độ 1000 kênh màu (cả kênh màu tác động ngẫu nhiên lên xấp xỉ 109 vị trí, 20% nhiễu) Đối với nhiễu Gaussian có độ lệch chuẩn scale = 0.1 Đối với công nén sử dụng nén Jpeg10% Tấn công lọc chiều BilateralFilter (cv2.bilateralFilter()1 ) sử dụng lọc (10, 75, 75) Tấn công MeidanBlur (lọc trung vị) tác động trực tiếp lên ảnh nhúng thủy vân với kernel size = Với công GaussianBlur sử dụng Gaussian kernal = (7, 7, 0); công Blur có kernel = (3, 3) Đối với cơng histogram sử dụng hàm cân histogram cv2.equalizeHist() Hình Hình cho thấy kết trích rút thơng tin logo DWT1D-DCT DWT2D-DCT Nhìn trực quan, dễ dàng nhận thấy, lược đồ đưa cho kết tốt trước công nén jpeg, erase, thay đổi color, tương công histogram Tuy nhiên, kết không tốt công nhiễu làm mờ Trong bảng II, III, IV, V VI cho thấy giá trị đo NCC phương pháp bị công thủy vân Đối với 03 lược đồ DWT1D-DCT, DWT2DDCT, DCT-SVD việc nhúng trích rút thơng tin khơng bị cơng cho giá trị NCC = 1.0 Như vậy, lược đồ cho kết xác Đối với 02 lược đồ DWT1D-SVD DWT2D-SVD, so sánh với lược đồ Roy, kết tương đương Tuy nhiên, việc nhúng trích rút thơng tin không bị công cho kết NCC < 1.0 chứng tỏ xảy mát trình biến đổi, lược đồ có độ xác không cao Khi bị tác động công, phương pháp sử dụng kết hợp DWT2D-SVD DCT-SVD thể tính bền vững cao phương pháp khác Bảng VII VIII so sánh giá trị NCC lược https://docs.opencv.org/2.4/modules/imgproc/doc/filtering.html đồ đề xuất (DWT2D-DCT, DCT-SVD) với lược đồ SỐ 01 (CS.01) 2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 133 Lê Danh Tài, Tống Minh Đức, Tạ Minh Thanh Hình 5: Kết sau nhúng thông tin thủy vân (DWT1D-DCT) Bảng II: NCC phương pháp DWT1D-DCT với Q = 10 Att_method no_attack Salt_pepper Gaussian Jpeg Erase MedianBlur Blur GaussianBlur BilateralFilter Histgram Color Giá trị NCC phương pháp DWT1D-DCT airplane Baboom barbara boats couple 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.96 0.7 0.67 0.82 0.59 0.02 0 0 0.09 0.15 0.11 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.11 0.25 0.49 0.21 0 0 0 0.01 0.06 0.01 0 0.04 0.08 0.02 0.02 0.61 0.24 0.31 0.65 0.36 0.96 0.93 0.93 0.91 0.93 Roy Soumitra đề xuất (DCT-SVD) [15] bị công thủy vân Đối với đề xuất Roy, yêu cầu đầu vào tốn ảnh xám, logo thơng tin mật hệ số tỉ lệ α Quá trình nhúng cần phải lưu lại ma trận (U V ma trận SVD) có kích thước kích thước Logo ẩn giấu Đây nhiều khóa bắt buộc lược đồ Nếu khơng lưu lại ma trận khơng thể trích rút thành cơng liệu nhúng Ngồi ra, để trích rút thơng tin cịn SỐ 01 (CS.01) 2022 hvktqs 1.0 0.84 0.02 0.17 1.0 0.65 0.05 0.08 0.33 0.91 lenna 1.0 0.79 0.16 1.0 0.17 0.04 0.07 0.56 0.96 cần thêm thông tin quan trọng ảnh gốc ngồi ảnh chứa thơng tin mật Như vậy, cần nhiều thơng tin để trích rút liệu ẩn giấu Điều chắn khó khăn áp dụng với tập liệu ảnh có số lượng lớn Cịn ngược lại, lược đồ chúng tơi đề xuất cần thơng tin bổ sung để trích rút, nên bảo đảm tính khách quan ứng dụng thực tế Ngồi ra, phương pháp sử dụng biến TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 134 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT THỦY VÂN BỀN VỮNG TRÊN NHỮNG MIỀN TẦN SỐ KẾT HỢP Hình 6: Kết sau nhúng thông tin thủy vân (DWT2D-DCT) Bảng III: NCC phương pháp DWT2D-DCT với Q = 10 Att_method no_attack Salt_pepper Gaussian Jpeg Erase MedianBlur Blur GaussianBlur BilateralFilter Histgram Color Giá trị NCC phương pháp DWT2D-DCT airplane Baboom barbara boats couple 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.95 0.8 0.71 0.72 0.14 0.07 0.03 0.03 0.07 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.97 0.97 0.97 0.97 0.97 0.4 0.17 0.42 0.36 0.81 0.13 0.03 0.11 0.06 0 0.07 0.08 0.07 0.05 0.04 0.03 0.37 0.34 0.47 0.44 0.23 0.91 0.93 0.94 0.92 0.92 đổi DWT (1 mức mức) phương pháp sử dụng biến đổi mức có độ phức tạp tính toán cao thời gian xử lý lâu phải thực thêm lần biến đổi DWT thuận DWT ngược trình thực Tuy nhiên, lược đồ DWT có hiệu cao so với biến đổi mức Đặc biệt sử dụng DWT2D có độ bền vững tốt so với biến đổi DWT1D Đối với DWT2D-DCT DCT-SVD có kết tương đối tốt SOÁ 01 (CS.01) 2022 hvktqs 1.0 0.78 0.01 1.0 0.97 0.83 0.07 0.04 0.05 0.15 0.9 lenna 1.0 0.84 0.01 1.0 0.97 0.32 0.01 0.06 0.96 đánh giá PSNR NCC Tuy nhiên, nói trên, thí nghiệm thực kiểm thử miền HL biến đổi DWT, lại miền LL, LH, HH chưa thực kiểm thử Các miền thực nhúng thơng tin vào từ tăng thêm tần suất thống kê bit nhúng vào giúp tăng độ xác phương pháp Như vậy, lược đồ sử dụng DWT (DWT2D) cịn có khả mở rộng cải tiến để đạt hiệu TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 135 Lê Danh Tài, Tống Minh Đức, Tạ Minh Thanh Bảng IV: NCC phương pháp DCT-SVD với Q = 10 Att_method no_attack Salt_pepper Gaussian Jpeg Erase MedianBlur Blur GaussianBlur BilateralFilter Histgram Color Giá trị NCC phương pháp DCT-SVD airplane Baboom barbara boats couple 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.87 0.61 0.48 0.53 0.2 0.04 0.02 0.05 0.04 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 0.97 0.97 0.97 0.97 0.97 0.77 0.22 0.71 0.71 0.97 0.85 0.75 0.79 0.81 0.88 0.89 0.83 0.89 0.89 0.93 0.44 0.07 0.12 0.34 0.36 0.02 0.02 0.03 0.15 1.0 1.0 1.0 1.0 1.0 hvktqs 1.0 0.76 0.04 1.0 0.97 0.77 0.55 0.62 0.31 1.0 lenna 1.0 0.54 1.0 0.97 0.84 0.96 0.99 0.33 0.03 1.0 Bảng V: NCC phương pháp DWT1D-SVD với Q = 10 Att_method no_attack Salt_pepper Gaussian Jpeg Erase MedianBlur Blur GaussianBlur BilateralFilter Histgram Color Giá trị NCC phương pháp DWT1D-SVD airplane Baboom barbara boats couple 0.91 0.99 0.94 0.94 0.96 0.41 0.52 0.48 0.5 0.43 0.01 0.0 0 0.85 0.31 0.52 0.77 0.79 0.88 0.96 0.94 0.92 0.93 0.15 0.27 0.06 0.45 0.06 0.01 0.01 0.08 0.0 0.11 0.01 01 0.08 0.05 0.08 0.03 0.03 0.08 0.07 0.87 0.94 0.88 0.92 0.97 Trong phương pháp kết hợp miền tần số, miền tần số kết hợp DCT-SVD cho thấy số điểm mạnh chống lại số công làm mờ Bảng IV cho thấy miền tần số tích chập DCT-SVD đạt độ đo NCC có giá trị lớn, thể tính bền vững phép công MedianBlur, Blur, GaussianBlur tốt phương pháp khác Chứng tỏ, miền tần số kết hợp DCT SVD làm tăng tính bền vững trước cơng V KẾT LUẬN Lược đồ thủy vân miền tần số kết hợp DWT với DCT SVD sử dụng công thức lược đồ thủy vân mù, phù hợp với yêu cầu khách quan thực tế bảo vệ quyền tác giả Trong kỹ thuật này, nhúng nhiều lần thơng tin mật vào nhiều vị trí khác miền tần số kết hợp làm tăng hiệu thủy vân, chống lại phép công thông thường Việc trích rút dựa thống kê tần suất SOÁ 01 (CS.01) 2022 hvktqs 0.99 0.7 0.05 0.84 0.96 0.36 0.05 0.11 0.03 0.07 0.98 lenna 0.85 0.4 0.66 0.84 0.2 0 0.03 0.75 liệu trích rút làm tăng tỉ lệ xác đầu Ngồi ra, việc sử dụng thơng tin (ảnh chứa thơng tin mật) để trích rút giúp cho lược đồ dễ triển khai, khơng địi hỏi tài ngun lưu trữ lớn đảm bảo hiệu ấn giấu Qua kết thí nghiệm, phương pháp DWT2D-DCT phát huy đặc tính quan trọng miền tần số kết hợp, thể tốt so với phương pháp khác đánh giá NCC bị tác động công Dữ liệu ảnh sau nhúng hoàn toàn đáp ứng yêu cầu thực tế Độ đo PSNR tương đối cao (thực tế cần từ 30db trở lên) Đối với số phép công, phương pháp DWT2D-DCT bền vững thông qua số NCC cao Tuy nhiên, với số phép cơng thuộc nhóm Blur hay Filter kết chưa tốt Đây điểm chưa đạt lược đồ đề xuất Ngồi ra, để tăng cường tính bảo mật lược đồ thủy vân, thuật toán thủy vân nên áp dụng số kỹ thuật bảo mật tiền thủy vân áp dụng kỹ thuật chuyển đổi cho liệu cần ẩn giấu đầu vào TAÏP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 136 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT THỦY VÂN BỀN VỮNG TRÊN NHỮNG MIỀN TẦN SỐ KẾT HỢP Bảng VI: NCC phương pháp DWT2D-SVD với Q = 10 Att_method no_attack Salt_pepper Gaussian Jpeg Erase MedianBlur Blur GaussianBlur BilateralFilter Histgram Color Giá trị NCC phương pháp DWT2D-SVD airplane Baboom barbara boats couple 0.97 0.98 0.98 0.94 0.99 0.56 0.59 0.54 0.42 0.49 0 0 0.96 0.86 0.81 0.9 0.99 0.94 0.96 0.95 0.92 0.96 0.18 0.27 0.11 0.53 0.08 0.06 0.07 0.09 0.08 0.13 0.08 0.33 0.06 0.05 0.02 0.06 0 0.04 0.2 0.03 0.93 0.9 0.95 0.92 0.98 hvktqs 0.99 0.74 0.99 0.96 0.37 0.05 0.07 0.07 0.98 lenna 0.93 0.42 0.9 0.91 0.23 0.05 0.12 0.02 0.04 0.81 Bảng VII: So sánh giá trị NCC phương pháp đề xuất DWT2D-DCT (T) với Q=10 phương pháp DCT-SVD Roy Soumitra (R) [15] với α = 0.1 Att_method no_attack Salt_pepper Jpeg Erase MedianBlur Blur GaussianBlur BilateralFilter Histgram Color airplane T R 1.0 0.97 0.95 0.94 1.0 0.87 0.97 0.34 0.4 0.74 0.13 0.64 0.06 0.7 0.08 0.43 0.37 0.91 Baboom T R 1.0 1.0 0.8 0.95 1.0 0.68 0.97 0.36 0.17 0.45 0.32 0.4 0.07 0.25 0.34 0.93 barbara T R 1.0 1.0 0.71 0.91 1.0 0.81 0.97 0.28 0.42 0.67 0.03 0.46 0.54 0.05 0.28 0.47 0.04 0.94 boats T R 1.0 0.57 0.72 0.57 1.0 0.56 0.97 0.43 0.36 0.37 0.37 0.07 0.38 0.04 0.27 0.44 0.2 0.92 couple T R 1.0 0.45 0.14 0.45 1.0 0.44 0.97 0.44 0.81 0.33 0.11 0.5 0.3 0.03 0.38 0.23 0.03 0.92 hvktqs T R 1.0 0.32 0.78 0.32 1.0 0.27 0.97 0.39 0.83 0.37 0.07 0.6 0.04 0.16 0.05 0.35 0.15 0.07 0.9 lenna T R 1.0 1.0 0.84 0.96 1.0 0.84 0.97 0.33 0.32 0.65 0.55 0.01 0.67 0.42 0.06 0.04 0.96 Bảng VIII: So sánh giá trị NCC phương pháp đề xuất DCT-SVD (T) với Q=10 phương pháp DCT-SVD Roy Soumitra (R) [15] với α = 0.1 Att_method no_attack Salt_pepper Jpeg Erase MedianBlur Blur GaussianBlur BilateralFilter Histgram Color airplane T R 1.0 0.97 0.87 0.94 1.0 0.87 0.97 0.34 0.77 0.74 0.85 0.64 0.89 0.7 0.44 0.43 0.02 1.0 Baboom T R 1.0 1.0 0.61 0.97 1.0 0.68 0.97 0.36 0.22 0.45 0.75 0.32 0.83 0.4 0.07 0.25 0 1.0 barbara T R 1.0 1.0 0.48 0.95 1.0 0.81 0.97 0.28 0.71 0.67 0.79 0.46 0.89 0.54 0.12 0.28 0.02 0.04 1.0 Ví dụ áp dụng thuật tốn xáo trộn sử dụng Arnold transform, mã hóa, Khi đó, giai đoạn trích rút cung cấp thêm giá trị khóa k để giúp trích rút thơng tin Từ đó, tăng cường tính bảo mật thông tin ẩn giấu boats T R 1.0 0.57 0.53 0.57 1.0 0.56 0.97 0.43 0.71 0.37 0.81 0.37 0.89 0.38 0.34 0.27 0.03 0.2 1.0 couple T R 1.0 0.45 0.2 0.45 1.0 0.44 0.97 0.44 0.97 0.33 0.88 0.5 0.93 0.3 0.36 0.38 0.15 0.03 1.0 hvktqs T R 1.0 0.32 0.76 0.32 1.0 0.27 0.97 0.39 0.77 0.48 0.55 0.6 0.62 0.16 0.31 0.35 0.07 1.0 lenna T R 1.0 1.0 0.54 0.96 1.0 0.84 0.97 0.33 0.84 0.39 0.96 0.55 0.99 0.67 0.33 0.42 0.03 0.04 1.0 sử dụng miền HL để nhúng liệu kênh màu Như miền tương ứng với kênh sử dụng để nhúng thơng tin Do đó, sử dụng miền cịn lại để tiếp tục nhúng thơng tin tăng cường hiệu lược đồ Trong lược đồ đề xuất, biến đổi DWT SOÁ 01 (CS.01) 2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THOÂNG 137 Lê Danh Tài, Tống Minh Đức, Tạ Minh Thanh TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Ta Minh Thanh, “Distributed Redundant Image Storages and Reconstruction Algorithm to Contents Verification”, The International Conference of National Foundation for Science and Technology Development (NAFOSTED), , 24/11/2017 [2] A Tefas, N Nikolaidis, and I Pitas, "The Essential Guide to Image Processing: Chapter 22 - Image Watermarking: Techniques and Applications", 2st ed Elsevier, pp 597–648, 2009 [3] M.Hariharalakshmi, Dr M Sivajothi Dr M Mohamed Sathik, "Optimal Alpha Blending Based Digital Image Watermarking By Using Cwt And Svd", European Journal of Molecular & Clinical Medicine , Vol 7, No 10, p 2979-2987, 2020 [4] M Saidi, H Hermassi, R Rhouma, and S Belghith, “A new adaptive image steganography scheme based on DCT and chaotic map”, pp 13493–13510, 2017 [5] Savakar, D.G., Ghuli, A., "Robust Invisible Digital Image Watermarking Using Hybrid Scheme", Arab J Sci Eng 44, 3995–4008, 2019 [6] F Ernawan, D Ariatmanto and A Firdaus, "An Improved Image Watermarking by Modifying Selected DWT-DCT Coefficients", in IEEE Access, vol 9, pp 45474-45485, 2021 [7] Ta Minh Thanh, Nguyen Trung Thanh, “Extended DCT domain for improving the quality of watermar ked image”, The Seventh International Conference on Knowledge and Systems Engineering (KSE 2015), VIETNAM, 2015, 08/10/2015 [8] D Asatryan and M Khalili, “Colour spaces effects on improved discrete wavelet transform-based digital image watermarking using Arnold transform map,” IET Signal Process., vol 7, no 3, pp 177–187, 2013 [9] A K Abdulrahman and S Ozturk, “A novel hybrid DCT and DWT based robust watermarking algorithm for color images,” Multimed Tools Appl., 2019 [10] Anil Katharotiya, Goyani M Mahesh, “Comparative Analysis between DCT & DWT techniques of Image compression”, ReseachGate, 2014 [11] Moo-Rak Choi, Sung-Jea Ko, Goo-Rak Kwon, Ramesh Kumar Lanma, “Color image interpolation in the DCT domain using a wavelet-based differential value”, Springer, 2018 [12] Palak Garg, Lakshita Dodeja, Priyanka and Mayank Dave, "Hybrid Color Image Watermarking Algorithm Based on DSWT-DCT-SVD and Arnold Transform," vol 526 Springer Singapore, 2019 [13] A Ukasha, Majdi Elbireki, and M Abdullah, “Contour Extraction & Compression from Watermarked Image using Discrete Wavelet Transform & Ramer Method”, International Conference on Image Processing and Electronics Engineering (ICIPEE’2013), Penang (Malaysia), (2013) [14] M J Hwang, J Lee, M Lee, and H G Kang, “SVD-Based adaptive QIM watermarking on stereo audio signals,” IEEE Trans Multimed., vol 20, no 1, pp 45–54, 2018 [15] Roy S, Pal AK, “Anindirect watermark hiding in discrete cosinetransform–singular value decomposition domain for copyright protection”, R Soc Open, sci.4:170326, http://dx.doi.org/10.1098/rsos.170326, 2017 [16] M F Mohammed, El Bireki, M F L Abdullah, A A M Ukasha, and A A Elrowayati, “Digital image watermarking based on joint (DCT-DWT) and Arnold transform”, Int J Secur its Appl., vol 10, no 5, pp 107–118, 2016 SOÁ 01 (CS.01) 2022 [17] Ngô Văn Sỹ, Đặng Quốc Hưng, Đỗ Thành Long, “Ứng dụng kỹ thuật thủy vân miền DWT bảo vệ quyền ảnh màu RGB”, Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Việt Nanm, pp 59–64, 2014 [18] Nguyễn Văn Tảo, Bùi Thế Hồng , "Về lược đồ thủy vân dựa phép biến đổi sóng nhỏ rời rạc ma trận số giả ngẫu nhiên", Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, tập 45, số năm 2007, tr 27-34 [19] Nguyễn Hiếu Cường, Cao Thị Luyên, “Một lược đồ thủy vân rỗng dựa phép biến đổi DWT, DCT SVD", Tạp chí Nghiên cứu KH&CN quân sự, Số Đặc san CNTT, 11-2018, pp 124–132 EVALUATE THE EFFECT OF THE DIGITAL IMAGE WATERMARKING TECHNIQUE ON THE INTEGRATED FREQUENCY DOMAINS DWT - DCT, DWT - SVD AND DCT - SVD Abstract: In this paper, the author proposes a blind watermarking scheme applied to digital images on DWT transforms combining DCT and SVD based on statistics The main idea is to use DWT transformation and combine DCT, SVD to transform the digital image into the combined frequency domain (convolutional frequency domain), perform multiple embedding of the binary bits of a copyright logo or information The confidential information into different regions of the image data In contrast, the technique of extracting the hidden data using only information that the image has embedded in the data is performed based on the frequency statistics of the extracted bits (0 or 1), with the bit having the highest frequency The higher the ratio, the higher the exact extraction rate Hence, increasing the success rate of extracting the hidden bit It also enhances the stability of embedded data to resist common watermarking attacks such as noise attacks, jpeg compression attacks, clipping attacks, etc The survey and evaluation of the results of the watermarking scheme based on the frequency transformations of DWT, DCT combined with SVD uses the PSNR (Peak Signal to Noise Ratio) measure to evaluate the image quality before and after embedding and the resolution Estimate NCC (Normalized Cross-Correlation) to measure the durability of the original logo and after extraction logo Keywords: DWT, DCT, SVD, Image Watermarking, Blind Watermarking, Copyright Protection TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 138 ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ KỸ THUẬT THỦY VÂN BỀN VỮNG TRÊN NHỮNG MIỀN TẦN SỐ KẾT HỢP Lê Danh Tài tốt nghiệp kỹ sư CNTT thạc sĩ Khoa học máy tính trường Học viện Kỹ thuật quân năm 2008 2015 Lĩnh vực nghiên cứu thuộc lĩnh vực an thủy vân, an tồn thơng tin, cơng nghệ mạng Tống Minh Đức tốt nghiệp kỹ sư ngành Công nghệ thông tin Học viện kỹ thuật quân năm 2000 Ông nghiên cứu sinh nhận tiến sĩ năm 2007 trường Đại học Tổng hợp Kỹ thuật điện Xanh Pêtécbua – Nga, chuyên ngành Tự động hóa điều khiển quy trình cơng nghệ sản xuất Ơng giảng viên Khoa CNTT trường Học viện kỹ thuật quân từ năm 2000 Lĩnh vực nghiên cứu lĩnh vực mật mã, giấu tin, an tồn thơng tin Tạ Minh Thanh nhận kỹ sư CNTT Thạc sĩ Khoa học Máy tính vào năm 2005 2008 Ông giảng viên trường Đại học Lê Quý Đôn từ năm 2005 Năm 2015, ông nhận Tiến sĩ Khoa học Máy tính Học viện Cơng nghệ Tokyo, Nhật Bản Ơng cơng nhận chức danh Phó giáo sư Hội đồng Giáo sư nhà nước vào năm 2019 Ông thành viên Hiệp hội IPSJ Nhật Bản Hiệp hội IEEE Lĩnh vực nghiên cứu ông thuộc lĩnh vực thủy vân số, công nghệ mạng, bảo mật thông tin thị giác máy SỐ 01 (CS.01) 2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG 139 TẠP CHÍ KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG Journal of Science and Technology on Information and Communications ISSN: 2525-2224 THÔNG BÁO MỜI VIẾT BÀI CALL FOR PAPERS Tạp chí Khoa học công nghệ Thông tin Truyền thông Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng tạp chí chuyên ngành có phản biện độc lập, xuất định kỳ 04 số/năm theo Giấy phép hoạt động báo chí in số 697/GP-BTTTT ngày 21/12/2015 Bộ Thơng tin Truyền thông Journal of Science and Technology on Information and Communications (JSTIC) of Posts and Telecommunications Institute of Technology is a scientific journal periodically published 04 times per year under License No 697/GP-BTTTT dated 21/12/2015 issued by Ministry of Information and Communications Hội đồng biên tập trân trọng thông báo kính mời nhà khoa học nước, giảng viên, cán nghiên cứu, học viên sau đại học, sinh viên viết bài, gửi đăng kết nghiên cứu chưa công bố cho Tạp chí chủ đề (song khơng giới hạn) sau: Editorial Board is pleased to announce and invite domestic and foreign scientists, lecturers, researchers, postgraduates, students to write and to send unpublished research paper for Journal on following topics (but not limited to): Truyền thông vô tuyến siêu cao tần, Vô tuyến nhận thức, MIMO/OFDM, Mạng quang, Xử lý tín hiệu, Truyền thơng quang, An-ten thích nghi, Mơ hình kênh truyền (RF & Microwave Communications, Cognitive Radio, MIMO/OFDM, Optics Networking, Signal Processing, Fiber-Optics Communications, Adaptive Antennas, Channel Models) An tồn thơng tin mạng, Giám sát mạng, Mật mã, Công nghệ bảo mật, Bảo mật Web/Dữ liệu/Ứng dụng, Điều tra, Đánh giá an toàn, Hệ thống định vị theo dấu (Information & Network Security, Network Monitoring, Cryptography, Security Technology, Web/Data/Application Security, Forensics, Security Evaluation, GPS& Locationbased Systems) Truyền thông di động không dây, Truyền thông hợp tác ứng dụng, Truyền thông nước, Mạng hệ 4G/5G, Ứng dụng di động (Mobile & Wireless Communications, Cooperative Communications and applications, Underwater Communications, NGN 4G/5G, Mobile Applications) Tính tốn phân tán đám mây, Cơng nghệ dịch vụ Web, Công nghệ phần mềm, Khai phá liệu, Học máy, Dữ liệu lớn, Hệ chuyên gia, Trí tuệ nhân tạo (Distributed & Cloud Computing, Webservices, SW Engineering, Data Mining, Machine Learning, Big Data, Expert Systems, Artificial Inteligence) Công nghệ Internet, Internet di động, IoT, M2M, Mạng cục mạng cá nhân, Mạng định nghĩa mềm, Các ứng dụng mạng (Internet Technology, Mobile Internet, IoT, M2M, Local & Personal Networks, Software Defined Networks, Network Applications) Lập trình mạng, Giao thức mạng, Truyền liệu, Chất lượng dịch vụ, Hiệu năng/Quản lý mạng, Mơ hình hóa mô phỏng, Viễn tin (Network Programming, Protocols, Data Comm., QoS, Network Performance/ Management, System Modelling & Simulation) Mạng khắp nơi, Mạng cảm biến không dây, Mạng tùy biến, M2M, Cảm biến, Mạng thông minh (Ubiquitous Networks, Wireless Sensor Networks, Ad hoc Networks, M2M, Sensors, Smart Networks) Lý thuyết truyền thông, Điều khiển tự động hóa, Trợ giúp định, Logic mờ, Hệ hàng đợi, Tối ưu, Hệ phức tạp (Communication Theories, Control & Automation, Decision Making, Fuzzy Logics, Queueing Systems, Optimization, Complex Systems) Hệ thống điều khiển, Hệ thống nhúng, Thiết kế vi mạch, Vi điều khiển, Kiến trúc máy tính, Cơng nghệ Nano, Thiết bị điện tử, Ứng dụng điện tử, SOC, SIP, IP (Control Systems, Nano-Technology, Embedded Systems, Computer Architecture, IC-Design, Micro-Controller, Electronics applications, Electronics Devices, SOC, SIP, IP) Xử lý tiếng nói/Hình ảnh, Kỹ thuật mã hóa giải mã, Thị giác máy tính, Thực ảo, Đồ họa máy tính, Cơng nghệ đa phương tiện (Speech and Image Processing, Coding/Encoding Techniques, Computer Vision, Virtual Reality, Computer Graphics, Multimedia Technology) Thời gian phản biện vòng trung bình tạp chí hai tháng kể từ ngày nộp Mọi vấn đề liên quan đến tạp chí, xin vui lòng liên hệ: Hội đồng biên tập Tạp chí, Học viện Cơng nghệ Bưu Viễn thơng, Km10, Nguyễn Trãi, Hà Đông, Email: jst@ptit.edu.vn THỂ LỆ GỬI BÀI AUTHOR GUIDE Tạp chí Khoa học cơng nghệ Thơng tin Truyền thơng tạp chí chun ngành có phản biện độc lập, xuất thường kỳ nhằm công bố kết nghiên cứu khoa học công nghệ lĩnh vực đào tạo nghiên cứu khoa học Học viện phục vụ công tác đào tạo, nghiên cứu khoa học cán bộ, giảng viên, nghiên cứu viên, nghiên cứu sinh, học viên cao học sinh viên Học viện Tạp chí cơng bố báo có nội dung khoa học mới, chưa gửi đăng tạp chí, hội nghị khác Journal of Science and Technology on Information and Communications (JSTIC) is a scientific journal periodically published by Posts and Telecommunications Institute of Technology (PTIT) The goal of the JSTIC is to publish peer reviewed practical and theoretical research papers in the various fields of Information and Communications We welcome diverse innovative participation of local and international researchers to build a sustainable and high quality scientific journal Only papers that have not been published or submitted elsewhere can be accepted Bài báo viết tiếng Việt tiếng Anh, sử dụng khuôn mẫu theo quy định tạp chí, khơng trang không nhiều 15 trang Manuscripts should be written in Vietnamese or English using the journal template available in MS Word or Latex The number of pages should be greater than pages and less than 15 pages Tòa soạn: Tầng 2, Nhà A1, Học Viện Cơng Nghệ Bưu Chính Viễn Thông, Km10, Nguyễn Trãi, Hà Đông, Hà Nội Trang web: http://jstic.ptit.edu.vn/index.php/jstic Email: jst@ptit.edu.vn Editorial office: Floor 2, A1 Building, Posts and Telecommunications Institute of Technology, Km 10, Nguyen Trai Street, Ha Dong, Ha Noi Website: http://jstic.ptit.edu.vn/index.php/jstic Email: jst@ptit.edu.vn Posts and Telecommunications Instititute of Technology (PTIT) is a national public university within the Vietnam Ministry of Information and Communications (MIC) PTIT has been carrying out the mission to develop the institute in line with advanced university models in the world by means of highly effective managemnet and organization sysstems On the basis of action exploitation, reasonable and effective use of resource, PTIT strives to improve the quality of training and scientific research at the Institute, meeting demands of high-quality resources in the information and communcation sector and ensuring opportunities for the poor and policy beneficiaries to study in PTIT VISION To develop PTIT to become a key national universiy for human resource training in Information and Communication Technology (ICT); a modern scientific research center and a prestigious organization for society as well as a reliable partner of domestic and international enterprises As a leading university in Information and Communicaitons Technology, our misssion are as follows: • MISSION • • • CORE VALUES • Combining the scientific research with education and trining to meet the development trends and practical demands of business activities of organization, enterprises and society; Providing highly qualified, enthusiastic, and dedicated human resources preparing students for success in the internaitonal labor market; and contributing to the development of Information and Communication sector of Vietnam We always make the best effors and persistent strive for a social justice in education and training; We have increasingly developed values for the development of ICT applications with the aim at contributing to improving the cosical life with the progress and advancement of technology We determine that innovation has been alwasy a foundation and osurce leverage of the PTIT’s development ... experiments in this paper DBLP: is also a large-scaled text corpus which contains abstract contents of > 5M scientific papers in computer science domain For experiments in this paper, we randomly... as our main competitor in this paper For the unique configurations of these listed above comparative techniques, we configured them as the same in their original papers in which these techniques... best selection because of its effectiveness, high authentication, and privacy maintenance In this paper, a novel algorithm is proposed for the recognition of human faces and temperature using deep