In this study, a motion-compensated prediction error expansion-based adaptive reversible video watermarking algorithm is proposed. Blocks of motion-compensated frames are classified as smooth and non-smooth according to their prediction errors. Unlike the current reversible video watermarking methods that apply a single watermarking strategy to all blocks, the proposed method uses two different strategies for smooth and non-smooth blocks. This adaptive strategy is shown to increase watermarking capacity. In addition, an approach is suggested to detect those pixels causing high distortion in the watermarked video and they are not used in watermarking to limit the distortion occurring in the original video. Simulations show that the proposed method is superior to existing methods in terms of capacity and distortion.
Obezite, önemli bir sağlık problemidir ve yaygınlığı giderek artmaktadır. Bu hastalığın, diğer birçok hastalığın tetikleyicisi ve habercisi olduğu bilinmektedir. Obezite hastalığının tedavi sürecinden önce, vücut yağ yüzdesinin doğru bir şekilde tespit edilmesi önemlidir. Yüksek maliyetli yöntemler ile vücut yağ yüzdesi kesin olarak ölçülmektedir. Bu çalışmada, kişilerden alınan antropometrik veri seti ile vücut yağı yüzdesi tespitinin doğru ve maliyetsiz bir şekilde tahmin edilebilmesi için destek vektör regresyonu ile rastgele orman ağaçları regresyon yöntemleri uygulanmıştır. Regresyon yöntemlerinde, model parametre değerleri, veri sayısı, özellik sayısı ve özellik seçimi tahmin başarımında önemlidir. 13 özellikli vücut yağ yüzdesi veri seti baz olarak alınan çalışmada, literatürde sıklıkla kullanılan 25 istatiski yöntem (çarpıklık, merkezi moment, basıklık vb.) ile yeni bir veri seti oluşturulmuş ve elde edilen yeni veri setinin başarım performansının literatürde yer alan diğer çalışmalardan yüksek olduğu görülmüştür. Regresyon parametrelerinin ızgara tarama yöntemleriyle belirlenmesi sayesinde tahmin doğrulukları arttırılmıştır. Ayrıca özellik azaltma yöntemleri ile vücut yağ yüzdesi ile yüksek ilintili özellikler belirlenmiştir. Seçilen özellikler ile gerçekleştirilen regresyon yöntemlerinin tahmin başarı performansının da benzer diğer çalışmalardan yüksek olduğu gözlenmiştir. En iyi ortalama karesel hata değerleri olarak, Rasgele Orman Ağaçları Yöntemi ve istatistiki yöntemle oluşturulan yeni veri seti ile gerçekleştirilen deneyde 2,2519 değeri elde edilirken, Karar Destek Makinaları ve en iyi 6 F-skor değerine sahip özellikler ile yapılan regresyon deneyinde 3,174 değerine ulaşılmıştır.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.