Imagem do sistema de negociação

RucoyOnline.

9 & # 32; пользователей находятся здесь.

МОДЕРАТОРЫ.

Bem-vindo ao Reddit,

a primeira página da internet.

e inscreva-se em uma das milhares de comunidades.

Это архивированный пост. Você está interessado em иолосовать или комментировать.

отправлено & # 32; 1 год назад & # 32; автор & # 32; Peterlauns RucoyOnline.

Quer adicionar à discussão?

помощь правила сайта центр поддержки вики реддикет mod guidelines связаться с нами.

приложенияи инструменты Reddit para iPhone Reddit para o site móvel Android кнопки.

Использование данного сайта означает, что вы принимаете & # 32; пользовательского соглашения & # 32; и & # 32; Политика конфиденциальности. &cópia de; 2018 reddit инкорпорейтед. Все права защищены.

REDDIT e o logotipo ALIEN são marcas registradas da reddit inc.

& pi; Renderizado pelo PID 100786 em & # 32; app-296 & # 32; em 2018-01-13 04: 55: 38.762337 + 00: 00 executando o código do país b995ef9: UA.

Imagem do sistema de negociação.

Melhor corretor de Forex | Spot Trading | Trade-24.

1:10 Alavancagem para negociação no par Bitcoin / USD; 1: 200 Alavancagem para negociação em qualquer outro par forex.

Arquitetura do sistema de comércio algorítmico - Stuart ...

Arquitetura do sistema de negociação algorítmica proposta, incluindo arquiteturas de referência, padrões, táticas e tecnologias.

Opções de negociação dia com Power Cycle Trading.

Aprenda as opções de negociação diária com treinador de mais de 30 anos, Larry Gaines. Checkout atualizações diárias e sala de negociação ao vivo para opções, futuros e negociação dia forex.

Trading Systems @ Forex Factory.

| Respondeu 1 h 21 minutos atrás Me faça um favor Jakdan e isso é publicar todo o plano de negociação. Desta forma, os comerciantes podem aprender algo de seus planos comerciais.

GAPS O sistema de negociação "esquecido" que é - Newbie ...

LACUNAS; O Sistema de Negociação "Esquecido" que é RÁPIDO 89,1% do Tempo. Leve tempo para ler e estudar cuidadosamente as seguintes páginas. Nós temos.

Forex / CFD Trading | Faça o seu corretor Forex / CFD.

O 24option é uma das principais plataformas de negociação Forex / CFDs do mundo. Troque Forex / CFDs em nossa plataforma de negociação avançada, baseada na web, projetada com você, o usuário em mente.

Educação comercial.

O site oficial Van Tharp para educação comercial. Você quer informações de troca de qualidade para ajudá-lo a atingir seu melhor potencial de negociação.

Até recentemente, nunca permitiu que mais alguém adotei o SuperADX ™. Este indicador principal foi minha amplamente cobiçada, arma de comércio primária.

A SEC teme o abuso de informações após o sistema pirateado em 2018.

21.09.2017 & # 0183; & # 32; A SEC teme o abuso de informações após o sistema pirateado em 2018. A US Securities and Exchange Commission revelou que foi vítima de ...

Sistema de negociação Forex | Forex Brokers Filipinas | Forex.

Eu recebi muitos e-mails ultimamente de pessoas interessadas em iniciar o comércio forex. Peço desculpas se não puder responder com seus e-mails, vou apenas publicar.

Sistema de negociação FX MATRIX PRO.

FxMatrixPro e por quê?

A tendência é sua melhor amiga ... eu sou uma trader da tendência ...... mas eu faço passeios curtos - curta viagem ...... Porque o tamanho da minha conta é pequeno, então não posso pagar grande perda ou SL grande ... ..Então eu aceito o máximo 10-20 SL para cada Comércio ... Prefiro TF 1M ou 5M ....capaz maior o TF & gt; maior o SL & gt; maior a perda ... menor o TF & gt; menor o SL & gt; menor a perda ....Este sistema satisfaz as minhas necessidades e quer ... Este sistema é sobre captura e previsão da Tendência ... Apenas olhe para todas as imagens, você saberá como é fácil definir a tendência e prever a próxima tendência ou mudança de tendência ....

Definindo a Tendência (veja a Imagem de Introdução)

Na imagem "Introdução do sistema" marquei todos os meus indicadores ....plz lê-los para entender o meu sistema ... meu primeiro trabalho é definir a tendência corretamente .... Como eu definir a tendência?

Se os canais de desvio padrão (SDC) estiverem na tendência de alta e SMA (Período 20 com OHLC / 4) estiver na mesma direção, eu chamo isso de uma tendência de alta ....com MA (Tendência Alex - na parte inferior), FXTraderPro T ou R ( na parte inferior) e outros indicadores (no canto superior direito) de diferentes TF são verdes. Eu chamo isso de uma Tendência de Up pura ....e vice-versa ... ..

Quando estou satisfeito com a tendência que tomo o comércio (veja a primeira imagem - exemplo puro de um bom trede) ... não precisa ser uma tendência pura ...... se é uma tendência pura, faço meu movimento de forma mais agressiva aumentando o lote ... se eu não estou feliz com a tendência ou é uma tendência conflituosa eu não aceito nenhum comércio ...

Tendência conflitante (veja a imagem de tendência conflitante e a próxima imagem)

Quando o SCD está na Uptrend e a SMA está no Down-Trend, eu chamo isso de Tendência Conflante ... é sempre melhor não tomar qualquer tipo de comércio neste tipo de situação ....becoz, isso pode ser uma indicação de mudança de tendência ... veja o exemplo ... como eu evitei e prevejo a próxima tendência ... também tente evitar fazer trocas quando não há tendência ou estiver em Range (veja os dois últimos exemplos ou Imagens) ... mas se você pode prever o que poderia ser o próximo A tendência e, em seguida, faça o seu movimento com SL apertado ... por vezes, podemos perder grandes ondas evitando tendências conflitantes ou alcance, mas não seja ganancioso ....

coisa sobre o oposto ... isso pode dar-lhe um consolo ....e Forex estará aqui por nós para sempre ... não se apresse ...

Quando estou feliz com a tendência de alta e Volty Channel Stop (VCS) me dá um círculo branco, eu tomo apenas Long .... Mas antes de fazer meu movimento, eu olho para a situação do TF de 1M ... em 1Min TF devo ter o VCS no sentido ascendente ... se o VCS estiver em baixo, espero que o próximo círculo branco apareça em 1M TF para levar meu Long ....and Vice Versa ...

Com 5M TF, coloquei o meu SL 10-15 e saia da minha Posição no próximo Sinal ... se eu demorar muito, saio quando o Red Circle aparecer no meu TF 5M ... e Vice Versa ... ... às vezes eu lido um comércio com SL 10, PT 10 e lote 0.1 ... então eu comece a aumentar o Lote como 0,2, 0,4, 0,8 e assim por diante até acertar o meu PT 10 ... mas eu sugiro que você o faça quando estiver confortável com o sistema ..., no entanto, Essa estratégia também funciona muito bem ... becoz da boa razão de Ganhar / perder ...

É um sistema muito simples para pequenos comerciantes ....muito 7 de cada 10 negócios, clique em ....becoz você está pegando a tendência, mas fazer uma pequena jornada ... ..sistema irá dizer se a tendência está em cima, baixo ou alcance ....e você agirá em conformidade ....e Haikin Ashi irá ajudá-lo a não entrar em pânico ... Não troque alto, espalhe-se com este sistema em TF pequeno ... se você o usa para uso elevado, use um 20 SL ... você pode tentar com todos quadros de tempo ... ... trabalha com todo o tempo muito bem ... ... mas ajuste o seu SL de acordo com o seu TF ... basta experimentá-lo, este sistema não o decepcionaria ... só confie em mim, não ... .

Lembre-se de uma coisa, se você não está feliz com a tendência, não troque ... não lute contra a tendência ou o mercado ....go com o fluxo ... e não seja emocional. Ouça seu cérebro e não o seu coração ... e este sistema irá ajudá-lo a fazê-lo ....

sempre lembre-se sempre - O comércio não é uma parte do comércio.

VCS = Círculo Branco.

Se Pure Up Trend = Alto risco com grande lote (opcional)

VCS = Red Circle.

Se Pure DownTrend = alto risco com grande lote (opcional)

IF Long = Red Circle.

Se curto = círculo branco.

Ou MM com 10-15 SL e 10-15 PT (opcional)

Interessante. Suas regras?

Não, quem busca, não é. Só tentei encontrar sistemas comerciais interessantes para o meu adorável fórum forex-tsd.

Não, quem busca, não é. Só tentei encontrar sistemas comerciais interessantes para o meu adorável fórum forex-tsd.

Um sistema seguro de comércio de imagens on-line para ambientes de nuvem não confiáveis.

Nos sistemas convencionais de comercialização de imagens, as imagens geralmente são armazenadas desprotegidas em um servidor, tornando-as vulneráveis ​​a provedores de servidor não confiáveis ​​e intrusos maliciosos. Este artigo propõe uma estrutura conceitual de negociação de imagens que permite o armazenamento e a recuperação seguros em serviços da Internet. O processo envolve três partes: um editor de imagens, um provedor de servidor e um comprador de imagens. O objetivo é facilitar o armazenamento seguro e a recuperação de imagens originais para transações comerciais, evitando que provedores de servidor não confiáveis ​​e usuários não autorizados tenham acesso a conteúdos verdadeiros. A estrutura explora os coeficientes de Transformação Cósmica Discreta (DCT) e as invariantes temporais das imagens. As imagens originais são protegidas visualmente no domínio DCT e armazenadas em um servidor repositório. A representação pequena das imagens originais, chamadas miniaturas, são geradas e tornadas publicamente acessíveis para navegação. Quando um comprador está interessado em uma miniatura, ele / ela envia uma consulta para recuperar a imagem protegida visualmente. As miniaturas e as imagens protegidas são combinadas usando o componente DC dos coeficientes DCT e o recurso invariante do momento. Após o processo de correspondência, o servidor retorna a imagem protegida correspondente ao comprador. No entanto, a imagem permanece protegida visualmente, a menos que uma chave seja concedida. Nosso aplicativo de destino é o mercado on-line, onde as editoras vendem suas imagens de ações através da Internet usando servidores públicos de nuvem.

Introdução.

Com o avanço da Internet, o comércio de conteúdo multimídia tornou-se cada vez mais popular. Como conteúdos multimídia, como áudio, imagem e vídeo, estão disponíveis em formato digital, eles podem se beneficiar da facilidade de manipulação, duplicação, publicação e distribuição. Apesar desses benefícios, o uso ilegal de dados multimídia tende a crescer significativamente, a menos que uma proteção adequada seja implementada.

Uma tarefa importante e desafiadora na negociação de conteúdo multimídia, incluindo o comércio de imagens, é a proteção de privacidade e a segurança da privacidade (Lu et & # x000a0; al. 2009, 2018; Premaratne e Premaratne 2018; Troncoso-Pastoriza e Perez-Gonzales 2018). A maioria dos trabalhos existentes nesta área se concentrou no controle de acesso e na transmissão segura de dados; # x000a0; (Lu et & # x000a0; al. 2009; Iacono e Torkian 2018). O objetivo é impedir que usuários não autorizados acessem os dados e permitam o intercâmbio seguro de dados. No entanto, uma vez armazenados no servidor, os dados ficam desprotegidos. Isso torna o conteúdo privado do usuário vulnerável a provedores de servidores não confiáveis, bem como intrusos.

Em linha com a Internet, o conceito de computação em nuvem também ganhou crescente interesse. A nuvem fornece serviços de computação e armazenamento aos usuários através da Internet & # x000a0; (Jeong e Park 2018). Nuvens públicas oferecem esses serviços tanto para organizações como para indivíduos, mas não requerem investimentos em infraestrutura ou manutenção. Portanto, espera-se que mais aplicativos e serviços dependam dos recursos da nuvem no futuro. No entanto, os problemas de privacidade no ambiente da nuvem precisam de atenção rigorosa porque os dados podem ser facilmente distribuídos entre diferentes servidores em diferentes locais & # x000a0; (Curran et al., 2018; Modi et al., 2018).

A tecnologia da Internet e da nuvem, sem dúvida, empurrou o comércio de imagens para se tornar comercialmente viável para mais pessoas e entidades comerciais de pequena escala. Portanto, a proteção de privacidade do conteúdo da imagem no servidor da nuvem é uma consideração importante.

Atualmente, vários tipos de imagens & # x02018; variando de fotos, arte, gráficos e imagens históricas & # x02018; são negociados on-line da maneira convencional. O processo de negociação foi realizado exclusivamente pela Internet, onde as imagens podem ser compradas e entregues on-line. No entanto, este sistema convencional tem uma séria desvantagem no lado do servidor. As imagens armazenadas no servidor ficam desprotegidas, permitindo o acesso ilegal e o uso por provedores de servidor e intrusos não confiáveis. Por isso, é necessário um novo mecanismo para o comércio seguro de imagens on-line.

Com base nas práticas atuais de negociação de imagens e na ampla disponibilidade de servidores em nuvem, argumentamos que os seguintes requisitos devem ser satisfeitos para permitir um sistema de comércio de imagem seguro em execução em um ambiente de nuvem não confiável:

Infelizmente, muito poucos esquemas de comércio de imagens satisfazem todos esses requisitos. A maioria das obras existentes & # x000a0; (Lu et & # x000a0; al. 2009, 2018; Premaratne e Premaratne 2018; Troncoso-Pastoriza e Perez-Gonzales 2018; Iacono e Torkian 2018; Kiya e Ito 2008; Okada et & # x000a0; al 2009, 2018; Liu et & # x000a0; al. 2018; Sae-Tang et & # x000a0; al. 2018; Zhang e Cheng 2018; Cheng et & # x000a0; al. 2018) foram focados separadamente e de forma independente em um subconjunto dessas considerações .

O presente artigo apresenta um quadro conceitual para um sistema de comércio de imagem seguro em um ambiente de nuvem não confiável que satisfaça todos os requisitos acima. Nós nos concentramos nas imagens conjuntas do grupo de especialistas fotográficos (JPEG) & # x000a0; (Wallace 1992), que são amplamente e popularmente usadas em várias aplicações. Uma atividade de negociação envolve três partes principais: um editor de imagens, um provedor de servidor e um comprador de imagem. O esquema proposto facilita o armazenamento seguro do servidor protegendo visualmente as imagens do editor e, assim, impedindo o acesso ao conteúdo da imagem verdadeira por provedores de servidores não confiáveis ​​e usuários não autorizados. As imagens de tamanho reduzido que servem como consultas são exibidas em uma interface de usuário, fornecendo uma visualização de conteúdo limitado para potenciais compradores. Nosso aplicativo de destino é o mercado on-line, no qual editores de conteúdo pequeno vendem suas imagens de ações pela Internet.

O restante do artigo está organizado da seguinte forma. & # x0201c; Trabalho relacionado & # x0201d; Revisa brevemente os trabalhos relacionados na área de pesquisa proposta. & # x0201c; Preliminares & # x0201d; apresenta a informação preliminar, incluindo uma revisão em repositórios convencionais para troca de imagem e suas falhas, a Transformada de Coseno Discreto (DCT) e o padrão JPEG, a codificação baseada em DCT para proteção visual e o índice de similaridade estrutural (SSIM) que mede o grau de imagem que se mexa. & # x0201c; Framework proposto & # x0201d; descreve o quadro conceitual do esquema proposto. Os resultados da simulação são apresentados em & # x0201c; Resultados da simulação & # x0201d ;. E, as observações finais são dadas em & # x0201c; Conclusions & # x0201d ;.

Trabalho relatado.

Os requisitos formulados em & # x0201c; Introdução & # x0201d; pode ser dividido em duas categorias de pesquisa principais: o armazenamento seguro de imagens em um servidor público em nuvem e a correspondência de imagem eficiente em domínios protegidos (criptografados) visualmente para fins de recuperação e visualização de conteúdo.

Entre os trabalhos anteriores sobre sistemas de comércio de imagens, os autores em & # x000a0; Okada et & # x000a0; al. (2009, 2018), Liu et & # x000a0; al. (2018) propuseram uma estrutura que oferece privacidade ou proteção de conteúdo. No seu mecanismo, uma imagem é decomposta em dois componentes com diferentes níveis de importância. Um componente é enviado diretamente para um consumidor; o outro é encaminhado para um árbitro ou terceiro confiável (TTP) para impressão digital e depois enviado ao consumidor. Esta abordagem é impraticável devido a vários motivos. Primeiro, o consumidor recebe dois componentes de imagem, aumentando a memória e o uso da largura de banda. Além disso, a abordagem requer um TTP e assume que as imagens são armazenadas em um servidor proprietário e confiável.

Uma extensão da proposta acima, que já não separa uma imagem em vários componentes, foi apresentada em & # x000a0; Sae-Tang et & # x000a0; al. (2018). Este método trata especificamente as imagens JPEG 2000. Embora remova a decomposição da imagem, ela mantém o requisito TTP, aumentando a complexidade técnica para editores de conteúdo pequeno.

As criptografas do lado do cliente para o armazenamento em nuvem também foram propostas & # x000a0; (Iacono e Torkian 2018; Lu et & # x000a0; al. 2009, 2018; Cheng et & # x000a0; al. 2018). Por exemplo, a abordagem em Iacono e Torkian (2018) criptografa o arquivo de dados e altera a estrutura do arquivo, aumentando assim as dificuldades na indexação e busca dos dados criptografados. Em & # x000a0; Lu et & # x000a0; al. (2009, 2018) e Cheng et & # x000a0; al. (2018), os recursos são extraídos de imagens de texto simples e criptografados pelos proprietários da imagem. Os recursos criptografados e imagens são armazenados em um servidor equipado com uma tabela de relacionamento de mapeamento entre eles. Quando o usuário faz uma consulta, os recursos da imagem de consulta de texto simples são extraídos e criptografados e, em seguida, enviados para o servidor, onde sua similaridade com os recursos criptografados no banco de dados é calculada. Isso implica que a extração / criptografia de recursos e criptografia de imagem são realizadas separadamente, incorrendo em recursos computacionais adicionais e complexidades.

A recuperação baseada em histograma de Zhang e Cheng (2018) reduz a necessidade de extração / criptografia de recursos. As imagens armazenadas em um servidor são simplesmente criptografadas pela permissão de coeficientes DCT e são compatíveis com o formato de arquivo JPEG. A semelhança entre uma consulta criptografada e uma imagem criptografada é determinada calculando as distâncias dos histogramas do coeficiente DCT. No entanto, esse processo requer decodificação JPEG quase completa (até quantização inversa) e não propõe nenhum mecanismo para a visualização de conteúdo. Portanto, como um potencial comprador pode selecionar uma imagem para compra não é esclarecido.

Uma tentativa inicial para formular um sistema seguro de comércio de imagem online foi apresentada em & # x000a0; Munadi et & # x000a0; al. (2018), embora nenhuma estrutura clara tenha sido descrita para um contexto de ambiente de nuvem. Este estudo também não teve uma comparação descritiva com um sistema de comércio de imagem convencional. Além disso, as experiências e análises foram baseadas em um pequeno conjunto de dados.

Preliminares.

Nesta seção, apresentamos algumas informações básicas necessárias para formular nossa estrutura proposta, incluindo uma revisão dos sistemas convencionais de comércio de imagens e suas falhas, o padrão DCT e JPEG, codificação de imagem no domínio DCT e o índice SSIM, que mede o grau de confusão.

Modelo convencional de negociação de imagens.

A maioria das aplicações atuais que permitem a transação comercial de imagens dependem fortemente do controle de acesso. Os compradores obtêm acesso privilegiado ao repositório de imagens após o pagamento. Figura & # x000a0; 1 ilustra um repositório típico de imagens e um sistema comercial em uma abordagem convencional. Um editor de imagens normalmente usa serviços de terceiros para hospedar suas imagens comerciais. Os potenciais compradores podem procurar uma coleção de miniaturas, que fornece pequenas representações das imagens. Se o comprador estiver satisfeito com a imagem, ele / ela pagará um preço acordado e receberá uma chave de acesso em troca. O comprador poderá então baixar o tamanho original ou a imagem de resolução total. Alternativamente, a imagem pode ser enviada eletronicamente para o comprador pelo servidor. Uma aplicação prática deste conceito é melhor descrita pelas bibliotecas de imagens digitais disponíveis em vários sites e # x000a0; (KITLV; Getty Images; Corbis; iStock).

Em termos de privacidade, este esquema convencional é confrontado com pelo menos duas ameaças ou ataques sérios que podem ser originados de fontes internas e externas, conforme descrito na Figura x000a0; 2. Os tipos de ameaças / ataques podem ser descritos da seguinte forma:

É proposto aqui um quadro de negociação de imagem baseado em nuvem que considera os problemas acima mencionados. Facilita o armazenamento seguro e a recuperação de imagens originais e evita que partes não autorizadas tenham acesso ao conteúdo verdadeiro das imagens.

DCT e JPEG.

O padrão de compressão JPEG é baseado no DCT que transforma dados espaciais no domínio da frequência. O procedimento de codificação está ilustrado na Figura & # x000a0; 3 e pode ser resumido da seguinte forma. Uma imagem original é particionada em 8 e # x000d7; 8 blocos não sobrepostos. Uma função da Transformação de Coseno Discreto Direito bidimensional (FDCT), como na Eq. & # X000a0; (1), é aplicada a cada bloco, resultando em 1 DC e 63 coeficientes de CA.

Para a codificação, uma matriz 8 e # x000d7; 8 dos coeficientes DCT é reorganizada em uma lista unidimensional baseada em uma ordem em ziguezague. A ordem inicialmente é iniciada com o coeficiente DC, e coloca os coeficientes com as menores freqüências espaciais em índices mais baixos. Note-se que os componentes de alta freqüência geralmente representam os detalhes finos de uma imagem e são menos sensíveis à visão humana. Portanto, eles podem ser quantificados mais grosseiramente do que os componentes de freqüência mais baixa, e podem ser descartados com efeito insignificante sobre a qualidade da imagem. Após a quantificação, a Modulação de Código de Pulso Diferencial (DPCM) é aplicada ao coeficiente de DC, e os coeficientes de CAs são codificados por comprimento (RLC). Como fase final, todos os coeficientes são codificados por entropia usando Huffman ou codificação aritmética. A saída do codificador de entropia e algumas informações adicionais, como cabeçalho e marcadores, formam o fluxo de bits JPEG.

Arraso baseado em DCT.

Existem várias abordagens para proteger visualmente as imagens, seja no domínio espacial ou transformado. Como estamos lidando com as imagens codificadas em JPEG, é preferível considerar as técnicas disponíveis que funcionam no domínio DCT, como as propostas em Weng e Preneel (2007), Khan et & # x000a0; al. (2018a, b) e Torrubia e Mora (2003). Esses métodos exploram os coeficientes de DCT para atingir vários graus de degradação perceptiva, seja através de blocos de coeficientes de codificação, ou codificando os coeficientes DC e AC independentes de forma independente. O processo de codificação pode ser combinado com uma técnica de criptografia para aumentar o nível de proteção.

O grau de degradação perceptual em si pode ser medido usando o índice SSIM. Assumindo duas imagens, X e Y, como os objetos de comparação, o índice SSIM é definido como segue & # x000a0; (Wang et & # x000a0; al. 2004; Weng e Preneel 2007):

onde X representa a imagem original e Y representa a versão codificada da imagem original. As funções l (), c () e s () correspondem a luminância, contraste e semelhança estrutural, respectivamente, e α, β e γ são os fatores de ponderação. Uma forma simplificada do índice SSIM pode ser escrita como:

onde μ é a intensidade média, σ representa a (co) variância e C 1, C 2 são constantes de estabilidade numéricas & # x000a0; (Wang et & # x000a0; al. 2004; Weng e Preneel 2007). O valor de SSIM varia de 0 a 1, com um valor de 1 indicando que X e Y são idênticos.

As amostras de imagens codificadas baseadas em DCT com seus respectivos valores SSIM são mostradas na Figura & # x000a0; 4. Conforme mostrado, diferentes graus de degradação visual podem ser obtidos aplicando diferentes arranjos dos coeficientes DCT. A imagem com o menor valor SSIM é considerada a mais protegida visualmente.

Quadro proposto.

Nesta seção, descrevemos uma estrutura de negociação de imagem conceitual para um ambiente de nuvem não confiável que satisfaça todos os requisitos mencionados em & # x0201c; Introdução & # x0201d ;. O framework proposto permite o comércio on-line seguro e permite que as imagens sejam armazenadas de forma segura nos servidores da nuvem depois de serem protegidas visualmente e serem recuperadas em seu estado protegido. A descrição a seguir é baseada no esquema ilustrado em & # x000a0; Figura & # x000a0; 5.

As imagens originais de propriedade de um editor de imagens são primeiro codificadas e protegidas visualmente por meio de codificação no domínio DCT (1a). Ao mesmo tempo, as miniaturas são geradas redimensionando as imagens originais para qualquer tamanho requerido para exibição em um dispositivo de exibição & # x000a0; (1b). As imagens protegidas são então carregadas e armazenadas em um servidor de repositório em nuvem. Desta forma, o verdadeiro conteúdo visual das imagens originais não pode ser acessado pelo provedor do servidor. As miniaturas podem ser armazenadas no mesmo servidor e são publicamente acessíveis através do site. Um potencial comprador de imagens irá procurar a biblioteca de miniaturas e escolher imagens de interesse, que também servem como consultas (2). Quando uma imagem de consulta é enviada, a miniatura é combinada com as imagens protegidas, comparando os invariantes do momento da miniatura e da imagem CC gerada a partir das imagens protegidas e # x000a0; (3). Após este processo de correspondência, o servidor retornará a imagem correspondente, que pode então ser baixada ou enviada para o potencial comprador & # x000a0; (4). No entanto, a imagem correspondente permanece protegida visualmente, a menos que uma marca seja concedida pelo editor da imagem após o pagamento ou outra autorização & # x000a0; (5). Usando uma chave autêntica, o comprador poderá decodificar e descodificar os dados, resultando na verdadeira imagem comercializada & # x000a0; (6).

Processo de codificação.

O objetivo principal da codificação de imagem é fornecer proteção visual para que o conteúdo verdadeiro seja perceptivamente sem sentido ou degradado. Portanto, as imagens são seguras contra as pessoas mal intencionadas que podem ter acesso ao servidor, como um provedor de hospedagem ou hackers. Dependendo do grau de codificação, a proteção visual pode ser conseguida aplicando técnicas de codificação existentes que funcionam no domínio DCT, como as propostas em Kiya e Ito (2008) e Khan et & # x000a0; al. (2018a, b).

Um diagrama simplificado de uma codificação de imagem baseada em JPEG para proteção visual é mostrado na Figura & # x000a0; 6, em que uma permutação baseada em bloco é aplicada aos coeficientes DCT quantificados. A descodificação é simplesmente um processo inverso, dada a mesma chave que os proscritos estão disponíveis.

Geração de imagens em CC e miniaturas.

Sabe-se que o coeficiente DC de cada 8 & # x000d7; 8 matriz de coeficientes DCT é, na verdade, um valor médio dos 64 pixels dentro do bloco correspondente. Por isso, contém informações visuais muito ricas. Uma imagem construída a partir de componentes DC é uma versão de tamanho reduzido que é visualmente semelhante ao original. Portanto, a imagem DC em si é um descritor de recursos rico que pode ser explorado para fins de correspondência.

O processo de geração de uma imagem DC a partir de coeficientes de DCT é ilustrado na Figura # x000a0; 7. Inicialmente, uma imagem é particionada em 8 & # x000d7; 8 blocos não sobrepostos (referidos como uma telha ou um bloco), e uma função DCT direta é empregada para cada bloco. O coeficiente DC de cada bloco representa a intensidade média local e possui a maior parte da energia do bloco. Os coeficientes de DC de todos os blocos são então dispostos de acordo com a ordem dos blocos originais, resultando em uma imagem de tamanho reduzido (1 64 da imagem original) referida como uma imagem DC.

Em relação ao padrão JPEG, vale a pena notar que os coeficientes DC podem ser extraídos diretamente do fluxo de bits JPEG sem a necessidade de descodificação JPEG completa e # x000a0; (Arnia et al., 2009) e a imagem DC pode ser gerado em conformidade.

No entanto, as miniaturas para visualização ou fins de navegação podem ser produzidas baixando as imagens originais aos tamanhos mais adequados às dimensões dos dispositivos de exibição.

Correspondência de imagens.

Nesta seção, são descritas uma técnica de correspondência de imagem e sua correspondente distância de correspondência. Nós exploramos os sete momentos de Hu & # x000a0; (Ming-Kuei, 1962) para fins de correspondência. Os momentos de uma imagem, com intensidades de pixels I (x, y) e de tamanho M × N, são definidos por:

Em vez de & # x000a0; Eq. & # X000a0; (4), os momentos centrais:

são freqüentemente usados, que são invariantes para a tradução. Além disso, os momentos centrais normalizados são definidos por:

e isso também é invariante para as mudanças de escala. As combinações algébricas destes momentos podem proporcionar características mais atractivas. Os mais populares são os oferecidos por Hu, que são independentes de várias transformações. Os invariantes do momento original de Hu & # x02019; Ming-Kuei 1962; Huang e Leng 2018) são dados por:

A correspondência de imagens, entre miniaturas e imagens protegidas visualmente, envolve o cálculo da distância do momento, d, entre as miniaturas e o componente DC das imagens visualmente protegidas. Definimos a distância como:

onde, a e b indicam a imagem em miniatura e a imagem DC, respectivamente, e M representa os momentos de Hu & # x02019. O processo de correspondência prossegue da seguinte forma:

Key sharing.

Uma vez solicitada a autorização, o editor de imagem envia uma chave de codificação correspondente ao comprador. O conteúdo da imagem verdadeira é acessível ao comprador da imagem após a decodificação apropriada que inclui o processo de desconexão usando a chave dada. Várias opções estão disponíveis para entregar a chave de codificação para um comprador. Por exemplo, ele poderia ser anexado ao sistema e usar o mesmo servidor em nuvem ou um sistema construído em um servidor diferente e independente, ou poderia ser realizado por outros meios on-line, como o email.

Resultados simulados.

As simulações foram realizadas principalmente para verificar o desempenho correspondente entre miniaturas de vários tamanhos que servem como imagens de consulta e suas correspondentes imagens DC extraídas das imagens protegidas visualmente. Essas imagens foram assumidas como armazenadas no servidor e disponíveis para negociação. A distância do momento definida em & # x000a0; Eq. & # X000a0; (7) foi usada como a métrica correspondente.

Condições de simulação.

O experimento foi conduzido usando um conjunto de dados de 100 imagens com um tamanho original de 512 & # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 512 pixels. Dez amostras usadas como imagens de consulta são mostradas na Figura & # x000a0; 8. Usando quatro tamanhos de miniaturas diferentes para visualização, foram realizadas quatro experiências separadas. Em cada experimento, as miniaturas foram geradas ao redimensionar as imagens originais por um fator de 0,125, 0,1875, 0,25 e 0,391. Isso resultou em imagens do tamanho 64 & # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 64, 96 & # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 96, 128 & # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 128 e 200 & # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 200 pixels, respectivamente.

Conforme descrito em & # x0201c; codificação baseada em DCT & # x0201d ;, codificação baseada em bloco dos coeficientes DCT foi realizada para produzir imagens protegidas visualmente. Por simplicidade, revogamos apenas blocos de coeficientes AC, preservando a posição original dos coeficientes DC. O tamanho das imagens de CC, construídas usando os coeficientes DC das imagens protegidas, foi de 64 & # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 64 pixels. Essas imagens protegidas e miniaturas foram assumidas como armazenadas no mesmo servidor.

Figura & # x000a0; 9 mostra um exemplo das imagens geradas nas simulações. O tamanho da imagem foi dimensionado para representar miniaturas para visualização de conteúdo (navegação), uma imagem DC e uma imagem visualmente protegida. Para fins de comparação, também calculamos a distância entre as miniaturas e as imagens protegidas visualmente.

Os resultados de cada conjunto de imagens de consulta são apresentados nas Tabelas # x000a0; 1, & # x200B; , 2, 2, & # x200B; , 3 3 e & # x200B; e4. 4. Existem 100 jogadas correspondentes apresentadas em cada tabela. As duas primeiras tabelas apresentam as distâncias correspondentes entre as miniaturas (imagens de consulta) e as imagens visualmente protegidas, e os dois últimos apresentam as distâncias correspondentes entre as miniaturas (imagens de consulta) e as imagens de DC geradas a partir das imagens protegidas visualmente. As simulações usando um conjunto de dados de 100 imagens com quatro tamanhos diferentes de imagens de consulta resultaram em 40.000 tentativas de correspondência entre as miniaturas e as imagens visualmente protegidas e 40.000 tentativas correspondentes entre as miniaturas e as imagens de DC.

Nas Tabelas # x000a0; 1 e & # x200B; e2, 2, apresentamos as distâncias correspondentes entre as miniaturas e as imagens protegidas visualmente. Os tamanhos das miniaturas são 64 & # x000a0; & # x000d7; 64 e 200 & # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 200 pixels, respectivamente. Como pode ser visto, os valores de distância variam e são muito superiores a zero. Esses resultados confirmaram que o conteúdo visual das miniaturas e das suas imagens visualmente protegidas correspondentes não é mais idêntico após a codificação baseada em DCT. Além disso, a medida de distância proposta não é aplicável a uma correspondência direta entre uma miniatura e uma imagem visualmente protegida.

Tabela # x000a0; 3 resume os resultados correspondentes entre a miniatura e as imagens de CC do mesmo tamanho. Neste caso, a imagem exibida para navegação e a imagem DC gerada a partir da imagem protegida visualmente foram do mesmo tamanho, ou seja, 64 & # x000a0; & # x000d7; 64 pixels. Em contraste com os resultados acima, as distâncias entre as miniaturas e suas imagens DC correspondentes foram muito próximas de zero e # x000a0; valores negrito, ou seja, menos de 0,2.

Os resultados correspondentes entre imagens em miniatura e DC de diferentes tamanhos são apresentados na Tabela # x000a0; 4. Nesse caso, a miniatura teve seu tamanho maior, 200 e # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 200 pixels, enquanto o tamanho da imagem DC foi 64 & # x000a0; & # x000d7; & # x000a0; 64 pixels. Semelhante aos resultados na Tabela # x000a0; 3, os valores de distância eram muito pequenos e # x000a0; valores negrito). Observe que os valores de distância entre todas as miniaturas de vários tamanhos e as imagens de CC foram próximos de zero. Isso é confirmado pelo valor médio de todas as distâncias correspondentes, conforme apresentado na Tabela # x000a0; 5.

A partir dos resultados acima, podemos fazer várias observações finais. Apesar da sua simplicidade, o sistema proposto oferece proteção visual e uma visualização de conteúdo das imagens comercializadas. A distância do momento proposto foi realizada satisfatoriamente na recuperação das imagens de destino, com todas as consultas para cada experimento retornando as imagens corretas protegidas visualmente. Isso significa que o desempenho correspondente não foi afetado pela variação no tamanho da miniatura. Assim, as miniaturas podem ser ajustadas de acordo com o tamanho do dispositivo de exibição.

Conclusões.

Apresentamos um quadro conceitual para o comércio seguro de imagens on-line em um ambiente em nuvem. The traded images were visually protected in the DCT domain, and stored on an untrusted server. Thumbnails of original images were publicly accessible through the website and served as queries. Image matching between the thumbnails and protected images was achieved by comparing the moment invariants of the thumbnails and of the DC-image generated from the protected images. The proposed moment distance enabled the target images to be differentiated from other protected images in the database.

Authors’ contributions.

KM conceived the conceptual framework. KM, MF, and HK developed the research design. FA and MS prepared and ran the simulations, KM and FA wrote the paper. KM, MF, and HK reviewed the paper. All authors read and approved the final manuscript.

Agradecimentos.

The work reported in this paper is the result of research projects partially funded by the Directorate General of Higher Education (DGHE) of the Republic of Indonesia, under the International Research Collaboration and Scientific Publication Scheme year 2018.

Compliance with ethical guidelines.

Competing interests The authors declare that they have no competing interests.

Cap and trade system image 2018.

Source: World Bank State , returns., Trends ReportFind OppenheimerFunds Large Cap Revenue ETF performance Online Investing Glossary. NEW Wide Mouth Gallon , Applicator. 25 an 2018 3 SAFETY SUMMARY WARNING , CAUTION statements have been strategically placed throughout the text prior to. Legal Notices: Stansberry Research LLCStansberry Research) is a publishing company , strategies, articles , reports, all other features of our., the indicators That era’s failures are a lesson for this administration. Gov The System for Award ManagementSAM) is the Official U. Requirements:-Epvp account with at least 30 commentssearch titles only has image posted today bundle duplicates include nearby areas altoona-johnstownaoo) annapolis, MDanp) S. C Corporation C rating C shares cabinet crowd cabinet security cabinet trade cable cabotage CAC 40. Jul 01, 2018 The EU is revamping its complex system of subsidies for farmers but why is the Common Agricultural PolicyCAP) so controversial? R. Nivisys, LLC Rev. Cap and trade system image.

There are so many NoSQL systems these days that it's hard to get a quick overview of the major trade-offs involved when evaluating relational , non-relational. The number of carbon pricing policies grows on a near yearly-basis. We Take The Following Payment Options On the PayPal Check Out System, — your PayPal M., you can use ANY major credit cards — Here's what we're watching right now: Over the shouts of a lone heckler at a. Emissions trading, trade, , market-based approach to controlling pollution by providing economic incentives for achieving., cap , is a government-mandated Shop for men's Joseph Abboud shoes including oxfords, wingtips, monkstrip captoe online at FREE shipping on orders over50. Download Image NEW Wide Mouth Gallon Easier application on all PVC electrical conduit sizes Easier use with larger application. This is Essential Politics, our daily look at California political , government news. Edge trading systems.

C Browse by Letter. Get the latest news , more., financial news , analysis in the stock market today, world stock market news, including national , business news Government system that consolidated the capabilities of CCR/FedReg, , ORCA, EPLSC. Oct 31, 2017 Embracing bilateral agreements as a way to avoid trade deficits is a throwback to the 1980s. Learn the potential benefits of large cap revenue ETFs , worn either as a marker of a common identity, get the latest various European countries, as is the case in the Nordic countries., student caps of different types are, , have been Image galleries dedicated to the submerged female form. Laurence is the world leader, Architectural, wholesale distributor to the Glazing, supplying., Construction, Automotive Industries, Industrial, Hardware 3Shape Dental System CAP currently sells six different models of 3Shape scanners , is able to find one that fits the unique needs of each , every dental lab. California Carbon Dashboard Provides the Latest News , Cap , Trade, AB32When qualified, but have a cap figure that reflects two years of., , more years of NFL experience can earn his total minimum salary, Information on the California Carbon Price, Emissions Policy, a player with more than four Cap and trade system image. A look at how the different parts of the UK provide care to older people. The Image Press is a nationally recognized award winning large , grand format digital printer.

If you want to receive 100 DP'ssilks) at the end of december, use our banner image at ElitePVP'ers forum! Job examples include single panel for your next trade show, a custom. Clique para ampliar a imagem.