I nd o ne s ia n J o urna l o f   E lect rica l En g ineering   a nd   Co m p u t er   Science   Vo l.   24 ,   No .   2 N o v e m b er   2 0 2 1 ,   p p .   95 7 ~ 96 4   I SS N:  2 5 0 2 - 4 7 5 2 ,   DOI 1 0 . 1 1 5 9 1 /i j ee cs.v 24 .i 2 . p p 9 5 7 - 96 4          957       J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij ee cs.ia esco r e. co m   An ef ficien da ta  m a s k ing   m e thod f o r encr y pted  3D  m esh   m o del       M a nik a mm a   M a lip a t il 1 D.   C.   Sh ub ha ng i 2   1 De p a rtme n o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   S h a rn b a sv a   Un iv e rsity ,   Ka l a b u ra g i ,   In d ia   2 De p a rtme n o f   Co m p u ter S c ien c e   a n d   E n g in e e rin g ,   V isv e sv a ra y a   T e c h n o lo g ica Un iv e rsity ,   Ka l a b u ra g i ,   In d ia       Art icle  I nfo     AB ST RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Feb   22 2 0 2 1   R ev i s ed   A u g   31 2 0 2 1   A cc ep ted   Sep   8 2 0 2 1       T h e   in d u str ial  3 D   m e sh   m o d e (3 DMM )   p lay a   sig n if ic a n p a rt  i n   e n g in e e rin g   a n d   c o m p u ter  a id e d   d e sig n in g   f ield .   T h u s,  p r o tec ti n g   c o p y rig h o f   3 DMM   is  o n e   o f   th e   m a jo re se a rc h   p ro b lem th a re q u ire  sig n if ica n t   a tt e n ti o n .   F u r th e r,   t h e   in d u stries   sta rted   o u t so u rc in g   it 3 DMM   to   c lo u d   c o m p u ti n g   (CC)  e n v iro n m e n t.   F o p re se rv in g   p riv a c y ,   th e   3 DMM   a re   e n c r y p ted   a n d   sto re d   o n   c lo u d   c o m p u ti n g   e n v iro n m e n t.   T h u s,  b u il d in g   e ff ici e n d a ta  m a sk in g   o f   e n c r y p ted   3 DMM   is  c o n sid e re d   to   b e   e ff icie n t   so lu ti o n   f o m a sk in g   in f o r m a ti o n   o f   3 DMM .   F irst,   u sin g   th e   se c r e k e y ,   th e   o rig in a 3 DMM   is  e n c ry p ted .   S e c o n d   w it h o u p r o c u rin g   a n y   p rio r   in f o rm a ti o n   o f   o rig in a 3 DMM   it   is  c o n c e iv a b le  m a s k   in f o rm a ti o n   o n   e n c r y p ted   3 m e sh   m o d e ls.   T h ird ,   th e   o rig in a 3 DMM   a re   re c o n stru c ted   b y   e x tr a c ti n g   m a s k e d   in f o rm a ti o n .   T h e   e x isti n g   m a s k in g   m e th o d a re   n o t   e ff ici e n in   p ro v id in g   h ig h   in f o rm a ti o n   m a sk in g   c a p a c it y   in   re v e r sib le  m a n n e a n d   a re   n o r o b u st.  F o o v e rc o m in g   re se a r c h   issu e s,  th is  w o rk   m o d e ls   a n   e ff icie n d a ta  m a sk in g   (EDM m e th o d   th a i re v e rsib le  n a tu re .   Ex p e rime n o u tco m e   sh o w s th e   EDM   f o 3 DMM   a tt a in   b e tt e p e rf o rm a n c e   in   term o f   p e a k   sig n a l - to - n o ise   ra ti o   ( P S NR )   a n d   r o o m e a n   sq u a re d   e rro ( RM S E )   o v e e x isti n g   d a ta  m a sk in g   m e th o d s.  T h u s,  th e   EDM   m o d e b rin g g o o d   trad e o f f b e t we e n   a c h ie v in g   h ig h   d a ta  m a s k in g   c a p a c it y   w it h   g o o d   re c o n stru c ti o n   q u a li ty   o f   3 DMM .   K ey w o r d s :   3 m es h   m o d els    C h ao tic  s eq u en ce     C r y p to g r ap h y     Data   m as k i n g     W ater m ar k i n g   m et h o d   T h is  is  a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Ma n i k a m m Ma lip ati l   Dep ar t m en t o f   C o m p u ter   Scie n ce   an d   E n g i n ee r in g   Sh ar n b a s v U n i v er s it y   Vid y Nag ar ,   Kala b u r a g i,  Kar n atak a,   I n d ia   E m ail:  m a n ik a m m a_ m a lip atil @ r ed if f m ail. co m       1.   I NT RO D UCT I O N     I n   last   d ec ad e,   w id v er it y   o f   t o o h as  b ee n   e m p lo y ed   f o r   p r o ce s s i n g   3 m es h   m o d el s   ( 3 DM M)   w it h   g o o d   r esu lt.  Me s h es  ar g e n e r all y   r ep r esen ted   as  t w o   d im en s io n a s u r f ac s ets  d ef i n e d   w ith in   t h th r ee   d i m en s io n al   s p ac e.   T h 3 DM ar w id el y   u s ed   ac r o s s   v ar i o u s   ap p licatio n   r i g h f r o m   g a m i n g ,   b io m ed i ca to   h er itag e,   an d   3 p r in ti n g .   3 D   p r in ti n g   ( 3 DP )   tech n o lo g y   h a s   ad v a n ce d   to w ar d   t h m o d er n   w o r ld .   Ho w e v er ,   its   s i g n if ican ce   w a s   n o b r o ad ly   p er ce i v ed   u n til  t h b eg i n n in g   o f   2 1 s ce n t u r y .   No n e th eless ,   it  i s   p r esen tl y   q u ite  e v id en t   th a 3 DP   tech n o lo g y   w i ll  a f f ec n u m er o u s   b u s i n es s es.  Nu m b er   o f   r e s ea r ch   m ater ials   t h at  h as   b ee n   p u b lis h ed   in   n e w s   ar ticle s   an d   th p r i v ate  s e g m en s tr e s s   t h s i g n if ica n ce   o f   3 DP   in   d if f er e n s e g m en ts .   As  q u o ted   in   [ 1 ] ,   th 3 DP   m ar k et  is   ex p ec ted   to   s u r p ass   2 0   b illi o n   US  d o llar s   b y   2 0 2 0 .   No n eth ele s s ,   3 DP   p r esen ts   m an y   co p y r i g h v io la tio n   p r o b lem s   f o r   co m p u ter ized   3 m es h   ( 3 DM )   m o d els.  Si n ce ,   th 3 m o d el s   ca n   b p r in ted   d ir ec tly   a n d   ci r cu lated   p h y s icall y   o r   th r o u g h   w eb   [ 2 ] .   P r o v is io n in g   s ec u r it y   f o r   m u l ti m ed ia  d ata  p lay s   an   i m p o r t an p ar in   ev er y   ar ea s ,   p ar ticu lar l y   i n   ar ea s   w h er s tr ict  s ec u r it y   m ea s u r i s   r eq u ir ed   s u ch   a s   m ed ical  d iag n o s is ,   a n d   m i litar y   s u r v eilla n ce .   W ith   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  24 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 2 1 95 7   -   96 4   958   ad v an ce m en t   o f   clo u d   co m p u tin g   ( CC ) ,   th d ev e lo p m en in   d ata  in n o v atio n   h as  p r o m p t ed   g en u in s ec u r it y   is s u es   w h er p r i v ac y ,   au t h e n ticit y   a n d   tr u s t w o r t h in e s s   a r co n tin u o u s l y   co m p r o m is e d ,   b y   cr i m in al   an d   m alicio u s   o p er atio n s   s u c h   a s   r ep licatin g   a n d   v in d icti v u t ilizat io n   o f   d ata.   T h o b j ec tiv o f   cr y p to g r ap h y   d esig n   i s   f o r   en s u r i n g   i n f o r m a tio n   p r iv ac ie s   b y   co m p le tel y   o r   p ar tl y   r an d o m izi n g   t h d ata  o f   3 m es h   m o d els   p ictu r es  [ 3 ] .   Fo r   s to r in g   o r   co m m u n icatio n   o f   e n cr y p ted   3 m e s h   m o d els,   it  i s   f r eq u en t l y   i m p o r tan to   in v e s ti g ate  a n d   p r o ce s s   th e m   w it h o u p r io r   k n o w led g o f   s o u r ce   d ata  an d   m as ter   k e y   u t i lized   f o r   en cr y p ti n g   p u r p o s [ 4 ] .   A s   3 m es h   m o d els  is   i n cr ea s i n g l y   b ein g   u til ized   in   w id r an g o f   ap p licatio n s .   Fo r   ex a m p le,   v ir tu a r ea lit y ,   m ed ical  d iag n o s is ,   3 m o v ies,   an d   co m p u ter   aid ed   d esig n   ( C A D) ,   t h n ee d   to   s ec u r t h co p y r i g h t   an d   a u t h e n ticit y   o f   3 m es h   m o d els  is   tu r n in g   o u to   b v er y   i m p o r tan [ 5 ] .   W ater m ar k i n g   m et h o d   h as t u r n ed   o u t to   b an   ef f ec ti v m et h o d   f o r   p r o tectin g   t h c o p y r i g h t a n d   au t h e n ticit y   o f   3 m es h   m o d el s   [ 6 ] .     R ec en t l y ,   n u m b er   o f   w ater m a r k in g   a n d   s teg a n o g r ap h y   m e t h o d s   [ 7 ] ,   ar p r esen ted   f o r   s e cu r in g   3 D   m es h   m o d els.  T h e   w ater m ar k i n g   ( WM )   m e th o d   tec h n iq u es   i s   co m p o s ed   o f   t w o   clas s es   s u c h   a s   f r eq u e n c y   an d   s p atial  d o m ain .   I n   f r eq u e n c y   d o m ai n   [ 8 ] - [1 0 ] ,   th W d at is   e m b ed d ed   b y   ch a n g i n g   i ts   co ef f icie n ts .   I n ,   s p atial  d o m ai n   [ 1 1 ] - [ 1 5 ] ,   th W d ata  is   e m b ed d ed   b y   m o d if y i n g   g eo m etr y   p r o p er ties   o f   3 m e s h   m o d el s   ( 3 DM M) .   I n   [ 8 ] ,   ex h ib ited   W m eth o d   f o r   3 DM   m o d el,   an d   W is   e m b ed d ed   in   wav elet  co ef f icie n t s   ( W C )   co n s id er in g   d iv er s r eso lu tio n s   s ize.   I n   [ 1 5 ]   p r esen ted   s ec u r it y   tec h n iq u w h er W is   e m b ed   in to   to   m es h   m o d el  b y   m o d i f y i n g   t h e   o r d in ar y   v ec to r s   o f   th e   W C .   I n   [ 1 5 ]   d eter m i n ed   t h r o o m ea n   s q u ar ( R M S)  cu r v o f   ea c h   v er tex   in   its   n e i g h b o r h o o d   r e g io n   an d   s ep ar ated   th v er tices   in to   w i n d o w s .   Fo r   e m b ed d in g   W d ata,   th cu r v v ar ian ce   es ti m atio n s   o f   th v er t ices  o f   ev er y   w i n d o w   w er co n tr o lled .   T h ex is ti n g   W tech n iq u es   f o r   3 DM M’ s   h a v attain ed   g r ea e x h ib itio n s   a n d   h as   ef f ec ti v el y   tac k led   s o m e   p r o b lem atic   is s u e s .   I n   p ar ticu lar ,   m et h o d s   o f   f r ag ile  w a ter m ar k in g   b ased   d ata  m as k i n g   ( DM )   i n   t h cr y p to g r ap h y   s y s te m   h a v e   b ee n   m o d elled   f o r   i n f o r m atio n   i m p r o v e m en t,   v er i f icatio n ,   an d   au th e n ticit y   in   t h cr y p to g r ap h y   s y s te m .   Fo r   ex a m p le,   i n   C C   e n v ir o n m e n t h 3 m es h   m o d els  ar f ir s e n cr y p ted   w ith o u h a v i n g   a n y   p r io r   k n o w led g o f   s o u r ce   m e s h   d ata  o r   th s ec r et  k e y   u til ized   f o r   ca r r y i n g   o u en cr y p tio n   o p er atio n .   I is   th en   co n ce iv ab le  to   m as k   p r i v ac y   in f o r m at io n   in   t h e n co d ed   p ictu r e.   I n   d ec r y p tio n   s tag e,   t h ac t u al  m esh   m o d els  ca n   b e   r ec o v er ed   ef f icie n tl y   a n d   p r iv ac y   in f o r m atio n   r etr iev ed   m u s b w it h   g o o d   q u alit y   ( i.e . ,   w it h   m in i m a o r   n o   er r o r ) .   T h u s ,   t h er ex i s ts   tr ad eo f f s   a m o n g   r ec o n s tr u ct io n   3 D   m e s h   q u alit y   a n d   m as k i n g   ca p ac it y .   Fo r   b r in i n g   s u c h   tr ad eo f f s   v ar io u s   w ater m ar k i n g   m et h o d   ar p r esen ted   in   liter atu r e.   Fo r   ex ten s i v it  is   s ee n   t h ex i s ti n g   m o d el  p r ese n ted   s o   f ar   f o r   m as k in g   d ata  in   3 m e s h   m o d els  i n d u ce s   lo w   m as k in g   ca p ac it y   a n d   r ec o n s tr u ctio n   q u alit y   ar v er y   p o o r .   Fu r th er ,   v er y   li m ited   w o r k   is   ca r r ied   o u f o r   m as k i n g   i n f o r m atio n   o n   en cr y p ted   3 m o d els.  Fo r   o v er co m i n g   r esear ch   p r o b lem s ,   th is   w o r k   p r ese n a n   i m p r o v e d   d ata  m as k i n g   ( i.e .   w ater m ar k i n g   al g o r ith m )   m et h o d   f o r   3 m e s h   m o d els.   T h m o d el  b r in g   g o o d   tr ad eo f f s   b et w ee n   ac h ie v i n g   h ig h er   m as k i n g   ca p ab ilit y   w it h   i m p r o v ed   r ec o n s tr u ctio n   q u a lit y .     T h c o n tr ib u tio n   o f   r esear ch   w o r k   i s   as  s h o w n   i n :     P r esen ted   ef f ic ien d ata  m as k in g   m et h o d   th at  b r in g s   g o o d   tr ad eo f f s   b et w ee n   e m b ed d in g   ca p ac ity   a n d   r ec o n s tr u ctio n   q u alit y .     E DM   m et h o d   attai n   h i g h er   e m b ed d in g   ca p ac it y   an d   h i g h er   q u ali t y   r ec o v er y   m e s h   a n d   er r o r - f r ee   ex tr ac tio n   co m p ar ed   w it h   th ex is t in g   s tate - of - th e - ar t d ata  m as k i n g   m et h o d   [ 16 ].   T h m a n u s cr ip i s   o r g an ized   in   f o llo w in g   s tr u ct u r e.   I n   s ec tio n ,   th d etai led   s u r v e y   o f   ex is ti n g   s ec u r it y   m et h o d   f o r   i m a g i s   d escr ib ed .   I n   S ec tio n   3   t h p r o p o s ed   ef f icie n d ata  m a s k i n g   m et h o d   f o r   s ec u r in g   3 m e s h   m o d el s .   T h ex p er i m en o u tco m ac h ie v ed   is   d escr ib ed   in   S ec tio n   4 .   T h co n clu s io n   a n d   f u t u r e   w o r k   i s   d is cu s s ed   i n   last   s ec ti o n .       2.   L I T T E RA T UR E   SURV E   T h is   s ec tio n   p r ese n a n   e x te n s iv e   s u r v e y   o f   v ar io u s   s tate - of - ar e x is ti n g   d ata  m a s k in g   m eth o d   f o r   s ec u r i n g   3 m e s h   m o d els.  B o th   3 m es h es  a n d   3 p o in cl o u d   ar f u n d a m e n tal   p o r tr ay al s   o f   3 m o d el s .   As   o f   late,   g r ea d ea o f   WM   m eth o d s   f o r   3 DM   m o d els  ar b ein g   m o d elled .   I n   [ 17 ] ,   p o ly g o n   m es h   m o d el s   ar u tili ze d   ac r o s s   d i f f er e n p lace s   b ec au s e   o f   i ts   s u p er io r   v er s ati liti es  a n d   r eliab ilit y .   T h p er c ep tu al  ab ilit ie s   a n d   also   th v i s u al  k n o w led g o f   t h w ater m ar k i n g   m o d el  ar f r eq u en tl y   t h e m ed   to   f al s i f icati o n   at  ea ch   lev el,   a s   th w ater m ar k i n g   m o d el  f r eq u en tl y   en d u r d if f er en t le v els o f   s i g n al  p r o ce s s in g   d ea li n g   o u t   f o r   th p er s is te n ce   o f   d ef o r m a tio n ,   tr a n s m i s s io n ,   g e n er aliza tio n   an d   s to r ag e,   p er ce p tu al  ab ilit ie s   a n d   also   t h v i s u al   p r ac tice  o f   th 3 DM ar f r eq u e n tl y   s u b j ec ted   to   m i s r ep r esen tatio n   ( i.e . ,   d is to r tio n )   at  ea ch   lev el.   T h u s   e x a m in i n g   t h e   p er ce p tu al  ac cu r ac ies  a n d   th e   v is u al  k n o w led g o f   3 DM M   h as  d ev e lo p ed   as  o n o f   t h e   m o s d i f f icu l an d   ch alle n g i n g   j o b s   f o r   b o th   th ed u ca tio n al  a n d   in d u s tr ial   p u r p o s e.   I n   [ 1 8 ] ,   g iv es  a n   ea s y   a s   w ell  a s   ef f ec t u al   s ec u r it y   m e th o d ,   f o r   d ata  m a s k in g   t h r u   t w o   s ta n d ar d   3 d at m as k in g   m eth o d s   [ 1 9 ] .   T h m aj o r   f ac to r   is   th at  at  th ti m b u ild i n g   e f f ic ien t   m o d el   th e   v ar ia n ce s   o f   [ 1 9 ] . s   r eg u lar ized   h is to g r a m   b in s   ( HB )   ar p r o j ec ted   t o   s h o w   G a u s s ia n   d is tr ib u tio n   ( GD) ,   in   a n   e s tab lis h ed   m o d el   th er d is tr ib u tio n   m u s b b i m o d al.   Fu r t h er ,   t h e y   i m p r o v ed   [ 20 ]   W m eth o d s   th r u   d ata  m as k in g   b y   m o d if y i n g   t h h is to g r a m   o f   t h cir cu lar   m atch e s   o f   t h e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A n   efficien t d a ta   ma s kin g   meth o d   fo r   en cryp te d   3 mesh   m o d el   ( Ma n ika mma   Ma lip a til )   959   v er tices  s e ts .   Ot h er   th a n   ai m i n g   o n   a   co n tin u o u s   s tati s tical  p r o p er ties   as  v ar ian ce   o f   th v alu e s   i n   HB ,   th e   W alter s   d is cr ete  s tatis tica l p r o p e r ties   ( i.e . ,   th altitu d o f   HB   f o r   attain i n g   in f o r m a tio n   h id in g .     I n   d ataset  o f   3 m e s h   m o d els  o f   o f f   f o r m ats  [ 2 1 ] ,   p r o p o s ed   ef f icie n W m et h o d   f o r   th r ee   d i m en s io n al  p o in clo u d   ( P C )   p r o to ty p es  w it h   th h elp   o f   f e atu r v er te x   s ets  to   f in d   t h h i d d en / m as k ed   d ata.   T h v er tex   s et  w it h   h i g h er   m ea n   cu r v atu r ar m ea s u r ed   f o r   o b tain in g   f ea t u r v er tex   s e th at  co m p o s ed   o f   m as k ed   d ata.   Si m ilar l y ,   n on - f ea tu r v er te x   s e is   u til ized   to   f o r m   co o r d in ate  f r a m e w o r k   ( C F)  in   w h ich   t h e   th r ee   d i m en s io n al   P C   p r o to ty p e   is   ca te g o r ized   in to   b i n s   th at   co m p o s ed   o f   h av i n g   v ar io u s   lo n g i tu d i n al   in f o r m atio n .   E v er y   b it  o f   t h e   W in f o   is   iter ati v el y   m as k ed   in to   b in   t h r u   ch a n g in g   az i m u th   a n g le s   o f   f ea t u r v er tex   s et  w it h i n   t h b in .   No n - f ea tu r v er tex   s ets  i s   u tili ze d   f o r   m as k i n g   t h W d ata,   th is   allo w s   th e   ass e m b led   C f o r   av o id in g   th ef f ec o f   th m as k i n g   o f   W M.   T h s elec tio n   o f   m a s k i n g   lo ca tio n   an d   r ed u n d an m as k i n g   g i v es  a n   i d ea s tab ilit y   w i th in   n o is ele s s n es s   an d   r o b u s n at u r o f   d ata  m as k i n g   m et h o d .   Si m i lar l y ,   i n   [ 2 2 ]   p r esen ted   an   ef f icie n W m eth o d   f o r   3 P C   m o d els  u s i n g   v er tex   c u r v atu r f o r   attain i n g   an d   b r in g i n g   g o o d   tr ad e - o f f s   a m o n g   r o b u s t n es s   a n d   tr an s p ar en c y .   I n   [ 2 3 ] ,   s h o w ed   i m p o r tan ce   o f   b u ild i n g   ef f icien 3 DM f o r   s a f e g u ar d in g   in d u s tr ial  p r o d u cts.  T h e y   p r esen ted   f le x ib le  s elec t io n   o f   m a s k i n g   lo ca tio n   f o r   d ata  m as k i n g   o f   3 DM M   w it h   m i n i m al  d is tu r b an ce   p r o d u ce d   b y   th e   d ata  m a s k in g   m eth o d .   I n   [ 2 4 ] - [ 2 6 ]   p r es en ted   an   ef f icie n er r o r - f r ee   an d   d iv is ib le  d ata  m as k i n g   m eth o d   f o r   en cr y p ted   i m a g th at  is   r ev er s ib le  in   n atu r e.   Ho w e v er ,   th e s m et h o d   ca n n o t b ap p lied   f o r   m as k i n g   3 DM Ms a s   t h e y   ar d es ig n ed   o n l y   f o r   m a s k in g   2 i m ag e s .     As  o f   late,   n u m er o u s   s tr ate g ie s   h a v b ee n   p la n n ed .   T h em b ed d in g   ar d o n b ef o r o r   af ter   ca r r y in g   o u en cr y p t io n   o p er atio n .   I n   d ec r y p tio n   p r o ce s s ,   t h 3 D   m es h   m o d el s   ar r ec o n s tr u cted   an d   e m b ed d ed   in f o r m atio n   ca n   b h a n d led   s i m u lta n eo u s l y   [ 2 6 ]   o r   in d ep en d en tl y   [ 2 6 ] - [ 2 8 ] .   No n o f   t h e x is t in g   m et h o d   co u ld   b r in g   g o o d   tr ad eo f f s   b et w ee n   attai n i n g   h i g h   m as k i n g   ca p ac it y   w it h   g o o d   r ec o n s tr u ctio n   3 m es h   m o d el s   q u al it y .   I n   [ 1 7 ]   h as  m ask i n g   ca p ac it y   o f   0 :5   b its   p er   p ix el  ( B P P )   an d   r ec o n s tr u ctio n   q u ali t y   o f   4 0   d B .   T h r ec o n s tr u ctio n   q u a lit y   i s   m ea s u r e   in   ter m s   o f   p ea k - s i g n al - to - n o i s r atio .   A l s o ,   [ 2 6 ]   attain   m as k i n g   ca p ac it y   0 :1   B P P .   Fu r th er ,   in   ex is t in g   DM   m et h o d ,   th in f o r m atio n   is   e m b ed   u s i n g   least  s i g n i f ica n b it  ( L SB )   s u b s t itu t io n .   No n et h ele s s ,   in   c r y p to g r ap h y   s y s te m   u s in g   t h es s tate - of - ar m et h o d ,   it  is   h ar d   to   d is tin g u is h   i f   p ictu r is   co m p o s ed   o f   m as k e d   in f o r m atio n   o r   n o t.  Sin ce   p ix els  v alu e x h ib it s   p s eu d o   r an d o m n ess .   F u r th er ,   in   r ec en ti m w id r esear ch   o n   d ata  h id in g   ( DH)   f o r   m u l t i m ed ia  an d   3 m es h   m o d els  h as  b ee n   g o in g   o n .   T h m e th o d   p r esen ted   s o   f ar   h as  r es u lted   i n   m o r id ea s tr ateg ie s   t h eo r etica ll y .   Ho wev er ,   f o r   3 m e s h   m o d el s ,   t h r esear c h   ac ti v it y   i s   at  v er y   ea r l y   s ta g e.   W ith   i n cr ea s ed   u s a g o f   3 m e s h   m o d e l b ased   ap p licatio n   h as  w it h   i n cr ea s ed   ca p ac it y ,   3 m e s h   m o d el  is   s ig n i f ic an tl y   u t ilized   an d   s h ar ed   th r o u g h   w eb   o r ien ted   ap p licatio n .   T h u s ,   h a s   led   r esear ch er   in   b u ild in g   DM .   Fr o m   d ee p   r o o ted   s u r v e y   it  ca n   b s ee n   b u ild in g   ef f icien d ata  m as k i n g   m et h o d   f o r   3 m es h   m o d el  is   c h alle n g i n g .   E x is ti n g   m o d el  s u f f er s   in   p r o v id in g   tr ad eo f f s   b et w ee n   h ig h   e m b ed d in g   ca p ac it y   an d   S NR .   F u r t h er ,   d u to   th lar g cip h er te x ex p an s io n   a n d   h i g h   c o m p u t a ti o n a l   c o m p l ex i ty   o f   ex is t in g   s e cu r i ty   s y s t em .   T h u s ,   i t   n o t   e f f i c i en t   in   p r a c t i ce .   T h u s ,   t h is   p a p e r   a im s   to   im p r o v e   th e   em b e d d in g   a b il i ty   a n d   q u a l ity   o f   t h e   r e c o v e r e d   m e s h ,   an d   r e a l i ze s   e r r o r - f r e e   ex t r a c t i o n   o f   th e   d a t a .       3.   E F F I CI E N T   DA T M ASK I NG   M E T H O F O E NCR YP T E 3 M E SH   M O DE L   T h is   w o r k   p r esen a n   e f f ic ie n w ater m ar k in g   m et h o d   f o r   3 m e s h   m o d el.   T h ar ch i tectu r o f   p r o p o s ed   ef f icien d ata  m a s k i n g   m eth o d   ( E DM )   m et h o d   i s   s h o w n   i n   Fi g u r e   1 .   T h ar ch it ec tu r i s   co m p o s ed   o f   p r ep r o ce s s in g   p h ase,   er r o r   id en tif icat io n   p r ed ictio n   p h ase,   en cr y p tio n   p h a s e,   d ata  m ask i n g   p h ase,   d ata   d ec r y p tio n   a n d   d ata  r ec o n s tr u ctio n   p h ase.           Fig u r 1 .   A r ch itectu r o f   p r o p o s ed   ef f icie n t d ata  m a s k in g   m eth o d   f o r   3 m es h   m o d el       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  24 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 2 1 95 7   -   96 4   960   3 . 1 .       P re pro ce s s ing   o f   3 m esh   m o del s   Gen er all y ,   t h m es h   f i le  f o r m ats  s u c h   as  OF r ep r esen t   an   in d ex ed   d ata  s tr u c tu r e.   T h th r ee   d i m en s io n al  i.e . ,   tr ia n g le  m e s h es  i s   co n s i s o f   t w o   ele m e n ts   s u c h   as  v er t ex   d ata  ( VD)   an d   f ac ( co n n ec t iv i t y )   d ata  ( FD) .   VD  is   co m p o s ed   o f   co o r d in ate  p o s itio n   i n f o r m atio n   o f   v er tices.  Fu r t h er ,   VD  m a y   al s o   h a v e   p h o to m etr ic  in f o r m at io n   f o r   ex a m p le  co lo r s   an d   g e n er ic  v e cto r s .   T h FD  p r o v id es  in f o r m atio n   o f   to p o lo g y   s tr u ct u r th at  d ep icts   w h ich   v e r tices  b elo n g s   to   w h ich   tr ia n g l es.  L et  {     }           d ep icts   th s et  o f   v er tices  p r esen t   d u r in g   m e s h   tr a v er s i n g ,   w h er e           (                               )   ( 1 )     an d       is   th v er tice s   s ize.   An   i m p o r tan t h i n g   to   b n o ted   h er is   th at  ev er y   co o r d in ates                     *           + .   I n   g e n er al,   th u n co m p r e s s e d   ( UC )   f o r m   o f   m es h   m o d els  ( MM s )   d ep icts   v er tex   co o r d in ate  ( VC )   as        b it  f lo atin g - p o in ( FP )   s ize.   Fu r t h er ,   th s ize  o f   e v er y   V C s   i m p o r tan p ar a m e ter   is     .   First,  w it h in   a n   ax is - ali g n ed   b o u n d in g   b o x   ( B B )   th p o s itio n s   ar n o r m alize d .   Seco n d ,   u n i f o r m l y   t h co o r d in ates  ar q u an tized   to       b its   w it h   ce r tain   ac cu r ac ies.  T h u s ,   th e y   ca n   b d escr ib ed   as  in teg er   f o r m   w it h in       a nd             E m p ir icall y ,           ,        - .   Fo r   ev er y   co o r d i n ate            o f   v er tex ,   it is   n o r m aliz ed   to                as d escr ib ed   in   ( 2 ) .                                                     ( 2 )     T h u s ,   t h is   w o r k   m o d elled   3 D   m es h   m o d els  e n cr y p tio n ,   m e s h   d ata  m a s k i n g ,   m es h   d ec r y p tio n   an d   m es h   d ata  e x tr ac tio n   u s in g              .   Fo r   co n s tr u ct in g   m an a g ed   m es h e s ,   th m o d el  tr an s f o r m   t h m a n ag ed   i n te g r al  co o r d in ates o f   v er tices    ̿            to   d ec im al  co o r d in ates    ̿         in   r ev er s ib le  m an n er     ̿             ̿           ̿                                   ( 3 )     T h p ar am eter       i m p ac ts   t h co m p u tatio n   o v er h ea d   o f   ev e r y   s tag o f   th b u ild i n g   ef f ic ien w ater m ar k i n g   m et h o d   o f   en cr y p ted   m e s h   m o d el.   T h is   s tag e   i s   co m p o s ed   o f   m es h   e n cr y p tio n ,   d at m as k i n g ,   m es h   d ec r y p tio n ,   d ata  ex tr ac tio n ,   a n d   m e s h   r ec o v er y .   Alo n g   w i t h ,   p ar a m eter       d ef i n es  w h et h er   3 m es h   m o d el s   ca n   b r ec o n s tr u cted   i n   lo s s le s s   n at u r to   its   ac tu a m e s h   f o r m s ,   a n d   th t h r esh o ld   is   r ep r es en ted         .       3 . 2 .       E rr o identif ica t i o n pre dict io n   T h s o u r ce   u s er   tr av er s es  en ti r v er tices   in   FD s   o f   3 m es h   in   an   asce n d in g   o r d er ,   an d   ca lcu late d   m as k ed   s et        an d   s o u r ce   s et        ac co r d in g   to   to p o lo g ical  in f o r m atio n   a m o n g   v er tices.  So u r ce   tr av er s es  t h e   in itial  v er te x   i n   th FD  a n d   ad d   th is   v er te x   to       ,   estab lis h   its   n ei g h b o r in g   v er t ices   a n d   ad d   th e m   to       .   T h m as k ed   s et        is   u s ed   to   m a s k   ad d itio n al  d ata,   an d   th s o u r ce   s et         is   u tili ze d   to   r ec o v er /r ec o n s tr u ct  t h m e s h   w it h o u t n ee d   o f   m o d i f y in g   t h e   v er tices d u r i n g   t h e n tire   p r o ce d u r e.     3 . 3 .       E ncry ptio n o f   3 m esh   m o del s   T h is   w o r k   co n s id er s   p r ep r o ce s s ed   v er tice s ,   a n d   s i g n i f y   th b it s   o f   a n   ele m e n o f   v er te x   as                                               ,   w h er                   an d           *           + .   T h is   in f er s   t h at                                                                ( 4 )     T h d ata  o w n er   t h e n   s elec t s   a n   en cr y p tio n   k e y         u s i n g   ch ao ti s eq u e n ce   f o r   g en er ati n g   p s e u d o - r an d o m   b it s   u tili zi n g   s tr ea m   cip h er   ( SC )   f u n ct io n ,   an d   p er f o r m   en cr y p t i o n s   o f   th b its tr ea m   o f   t h p r ep r o ce s s ed   3 m es h   m o d el s   u s i n g   ( 5 ) .                                                                   ( 5 )     w h er               d ep icts   k e y   s tr ea m   b i ts ,                 d ep icts   co n s tr u cted   cip h e r   d ata,   an d       r ep r esen ex clu s i v O R   ( XOR).   T h u s ,   th e n cr y p ted   in teg r al  3 m es h   m o d el s   ca n   b e   co n s tr u cted   u s i n g   ( 6 ) .                                             ( 6 )     w h er         d ep icts   in teg r al  p ar a m e ter   o f   co o r d in ate  s ets,                    an d           *           + .   An   i m p o r tan th in g   t o   b s ee n   h er is   th at  t h S C   i n   ( 4 )   s cr am b les  co o r d in ate  v alu es.  Ho w e v er ,   it  d o es  n o s cr a m b le  th lo ca tio n   o f   co o r d in ates.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A n   efficien t d a ta   ma s kin g   meth o d   fo r   en cryp te d   3 mesh   m o d el   ( Ma n ika mma   Ma lip a til )   961   3 . 4 .       D a t a   m a s kin g   o f   3 m e s m o del s     P o s s ess i n g   en cr y p ted   i n f o r m atio n   o f   3 m e s h   m o d el s ,   th e   d ata  m as k er   d o es  n o t   h a v a n y   k n o w led g o f   th ac tu al   m e s h   d ata.   F u r th er ,   t h m as k er   c an   m as k   a n   ad d itio n al  d ata  i n to   th e3 D   m e s h   b y   ch an g i n g   ce r tain   p o r tio n   o f   th en cr y p ted   m e s h   co n te n t.  F o r   m as k i n g   t h d ata  in to   m e s h   m o d el  is   s elec ted   b ased   o n   f o llo w i n g   co n d itio n .   Si n ce   v er tex   i s   li m ite d   w it h i n   n u m er o u s   tr ian g le   s ets,  o n ce   if   a n y   m o d i f icat io n   is   d o n to   v er tex   f o r   m as k i n g   d ata,   th n eig h b o r in g   v er tice s   m u s n o t   b ch an g ed   an d   is   u tili ze d   to   r ec o n s tr u c th p r in cip al  v er tex   b y   n eig h b o r in g   co r r elatio n   at  th en d   u s er .   T h u s ,   f o r   d ata  m a s k er s ,   f ir s tl y   t h e y   m u s s e g m en th v er tices  i n to   2   s et s   n a m el y   t h “m a s k ed ”  s et  an d   t h e   s o u r ce ”  s et.   T h e   “m as k ed ”  s et  is   u tili ze d   f o r   m as k in g   m es s ag a n d   t h s o u r ce ”  s et  is   u tili ze d   f o r   r ec o n s tr u cti n g   th e   n eig h b o r in g   “m as k ed ”  m ess a g at  t h e n d   u s er   s id e.   Da ta   m as k i n g   i n   m as k ed   s et:   T h is   w o r k   ta k es  d ata   m as k i n g   k e y         to   en cr y p t h m as k ed   co n te n t.  Fo r   ev er y   m ask ed   v er te x   ( MV )   in   t h m a s k ed   s et        in   t h en cr y p ted   in te g r al  m es h ,   if   t h ad d ed   b it      to   b m a s k ed   is     ,   n o   ad j u s t m e n i s   r eq u ir ed   f o r       co o r d in ate  s ets.   A lo n g   w it h ,   i f   t h ad d ed   b it  to   b m as k ed   is   1 ,   t h m o d el  o p ti m ize  t h     least  s ig n i f i ca n b its   o f   t h 3   co o r d in ate  s ets                to   th o p p o s ite  p ar am eter   as  s h o w n   in   ( 7 ) .                                                                *           +                                   ( 7 )     T h o th er   en cr y p ted   co n ten ar n o m o d i f ied .   An   i m p o r tan t   th in g   to   b n o ted       i m p ac ts   t h q u alit y   o f   d ec r y p tio n   p r o ce s s   o f   th 3 m es h   m o d els.  A lo n g   w i th ,   i m p ac ts   t h m ea n   p r ec is io n   o f   th d ata  ex tr ac tio n .   T h is   w o r k   u tili ze   b its   p er   v er tex   ( b p v )   f o r   m ea s u r i n g   t h m a s k i n g   r ate     ,   w h ich   is   eq u a to   th s ize  o f   m a s k ed   b its   s ep ar atin g   th s ize  o f   v er ti ce s ,   an d ;                         ( 8 )     As   er r o r s   m a y   ar is e,   er r o r   co r r ec tio n   co d es  ( E C C s )   is   u s e d   an d   ca u s d ip   in   m as k in g   ca p ac it y .   P r io r   t o   d ata  m a s k i n g ,   er r o r   c o r r ec tio n   co d es  ar u tili ze d   f o r   en co d in g   t h p lain   d ata  b it s .   C o n s id er in g   th a t   ,       -   co d es is   u tili ze d ,   o v er all  o f         p lain   b its   ca n   b m as k ed   in to   t h b its tr ea m ,   w h er e:                       ( 9 )     T h er ef o r e,   th r ea l size  o f   b its   m as k ed   in to   t h b its tr ea m   ar d escr ib ed   u s in g   ( 1 0 ) .                             ( 1 0 )     T h is   w o r k   r ep r esen ts         th m as k in g   ca p ac it y ,   an d         th ac tu al  ca p ac it y   t h at  is   th ca p ac it y   o f   th e   p lain tex t b its .   T h en ,   th p lai n t ex t b its       [                               ]   ar co d e d   in to       [                               ]                (   )   ( 1 1 )     w h er e   er r o r   co r r ec tio n   co d es  d en o tes  a n   er r o r   co r r ec tio n   f u n ctio n .   Sev er al   er r o r   co r r ec tio n   co d es  al g o r ith m s   ca n   b u ti lized   to   g u ar an tee  ac cu r ate  co n s tr u ctio n   o f   t h s ec r et  co n ten t.  T h ac t u al  m as k in g   r ate        is   t h e   ac tu al  m as k i n g   r ate  p o s t c o m p letin g   er r o r   co r r ec tio n   co d es ,                           ( 1 2 )     3 . 5 .       Dec r y ptio n a nd   da t a   ex t ra ct io m et ho d   Fo r   an   en cr y p ted   3 m es h   m o d els  co m p o s ed   o f   m a s k ed   co n ten t,  an   en d   u s er   f ir s p r o d u ce s                 b ased   o n   en cr y p tio n   k e y       ,   an d   co m p u tes  t h XOR  o f   th e   o b tain ed   co n ten a n d                   to   p er f o r m   d ec r y p tio n   o f   3 m es h   m o d el s .   I f   th e n d   u s er s   p o s s e s s   t h d ata  m a s k in g   k e y       ,   th en d   u s e r   w ill  e x tr ac th e   m as k ed   b its   an d   r ec o n s tr u ct  th ac t u al   3 m es h   co n ten t   f r o m   th e   d ec r y p t ed   m e s h e s .   T h is   w o r k   e x p lo its   s p atial  co r r elatio n   a m o n g   ad j ac en co o r d in ate  s ets  f o r   ac h i ev in g   g o o d   m a s k in g   r ate.   Sin ce   th g e n er al  3 D   m es h   m o d els  co m p o s ed   o f   s e r ies  o f   f lat  tr ia n g les  n ei g h b o r in g   to   ea ch   o t h er   ar o u n d   t h ex a m in at io n   p o in t.   E x p er i m e n ts   ar co n d u cted   to   ev alu a te  th p r o p o s ed   w ater   m ar k in g   m et h o d   f o r   3 m es h   m o d el.   Ou r   m o d el  is   r o b u s t a g ai n s n o is w it h   m in i m al  er r o r   w h ich   s h o w n   ex p er i m en tall y   s h o w n   i n   n e x t sect io n .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  24 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 2 1 95 7   -   96 4   962   4.   RE SU L T   AND  DI SCUS SI O N   T h ex p er i m en ts   ar co n d u ct ed   o n   w in d o w s   1 0 ,   6 4 - b it  i - 5   q u ad   co r p r o ce s s o r   w it h   1 2   GB   R A M.   T h p r o p o s ed   w ater m ar k i n g   m o d el  i s   i m p le m e n ted   an d   e x e cu ted   u s in g   M A T L A B   R 2 0 1 8 b .   W d o w n lo ad   3 m es h   m o d els  w ith   o f f   f o r m a f r o m   [ 2 7 ] ,   [ 2 8 ] .   T h ad d it io n al  d ata  m as k ed   i n   t h m esh   is   a   r an d o m l y   g en er ated   0 /1   s eq u en ce .   T h d ata  m a s k i n g   p r o ce s s   ca u s e s   d is to r tio n   to   th o r ig i n al  m esh   m o d el s ,   w h ic h   ca n n o b o b s er v ed   b y   t h n a k ed   e y e.   T h er ef o r e,   R MSE   an d   s ig n a l - to - n o is r atio   ( SNR )   ar u s ed   to   m ea s u r e   th g eo m etr ic  d is to r tio n   o f   th m es h   m o d el.   T h g eo m e tr ical  d is to r tio n   o f   m e s h   af ter   in tr o d u cin g   s o m e   r an d o m   n o is to   t h 3 DM M’ s   ar esti m ated   u s i n g   s ig n al - to - n o is r atio   ( SNR )   d escr ib ed   in   ( 1 3 ) .                      [ (             ̿   )     (             ̿   )     (             ̿   )   ]         [ (             ̿   )     (             ̿   )     (             ̿   )   ]           ( 1 3 )     w h e r e     ̿     ̿   ,     ̿     a r e   t h e   a v e r a g e   o f   t h e   m e s h   c o o r d i n a t e s ,                             a r e   t h e   o r i g i n a l   c o o r d i n a t e s ,                           a r e   t h e   m o d i f i e d   m e s h   c o o r d i n a t e s   v a l u e ,       i s   t h e   n u m b e r   o f   v e r t i c e s .   E x p e r i m e n t s   a r e   c o n d u c t e d   f o r   3 D   m e s h   m o d e l   s h o w n   i n   F i g u r e   2 .   T h e   o u t c o m e   a c h i e v e d   b y   p r o p o s e d   h i g h - c a p a c i t y   d a t a   m a s k i n g   m e t h o d   i n   t e r m s   o f   R M S E   a n d   S N R   i s   s h o w n   i n   T a b l e   1 .   F i g u r e   3   s h o w s   t h e   v i s u a l   e f f e c t s   o f   e n c r y p t e d ,   d a t a   m a s k e d   a n d   m e s h   r e c o v e r y .   T h e   d i f f e r e n c e   b e t w ee n   t h e   o r i g i n a l   a n d   r e c o v e r e d   m e s h e s   i s   n o t   v i s i b l e   t o   t h e   n a k e d   e y e ,   w h i c h   m e a n s   w e   g e t   a   h i g h e r   q u a l i t y   r e c o v e r e d   m e s h .   T h e n   i n   T a b l e   2 ,   c o m p a r a t i v e   a n a l y s i s   o f   p r o p o s e d   a n d   e x i s t i n g   w a t e r m a r k i n g   m e t h o d   [ 2 8 ]   i n   t e r m s   o f   R M S E   a n d   S N R   i s   s h o w n .   T a b l e   2   a n d   F i g u r e   4   i l l u s t r a t e   t h a t   t h e   p r o p o s e d   E D M   m e t h o d   a t t a i n   b e t t e r   S N R   p e r f o r m a n c e   t h a n   e x i s t i n g   m e t h o d .   A n   a v e r a g e   S N R   p e r f o r m a n c e   i m p r o v e m e n t   o f   5 9 . 0 9 %   a n d   6 1 . 3 5 %   i s   a t t a i n e d   b y   E D M   o v e r   o t h e r   e x i s t i n g   m et h o d s   r e s p e c t i v e l y .   S i m i l a r l y ,   T a b l e   2   a n d   F i g u r e   5   i l l u s t r a t e   t h a t   t h e   p r o p o s e d   E D M   m e t h o d   g e t   b e t t e r   R M S E   p e r f o r m a n c e   t h a n   o t h e r   e x i s t i n g   m e t h o d .   A n   a v e r a g e   R M S E   r e d u c t i o n   o f   1 4 . 9 7 4 %   a n d 2 1 . 4 6 2 %   i s   a t t a i n e d   b y   E D M   o v e r   o t h e r   s t a t e   o f   a r t   t e c h n i q u e s   r e s p e c t i v e l y .               ( a)   ( b )   ( c)   ( d )     Fig u r 2 .   3 m e s h   m o d el  u s ed   f o r   ex p er i m e n t a n al y s is   f o r   ( a)   b ee tle,   ( b )   m u s h r o o m ,     ( c)   m a n n eq u i n   an d   ( d )   teap o t       T ab le  1 .   P er f o r m a n ce   attai n ed   b y   p r o p o s ed   E DM   m et h o d   3 D   me sh   mo d e l s   S N R   R M S E   B e e t l e   1 5 8 . 0 8 9   5 1 . 1 4 9 4   M u s h r o o m   8 7 . 3 2 2   4 9 . 0 5 6 6   M a n n e q u i n   9 2 . 4 8 4 7   4 6 . 5 7 5 3   T e a p o t   9 5 . 7 4 6   4 8 . 7 6 7 1   A v e r a g e   1 0 8 . 4 1   4 8 . 8 9               ( a)   ( b )   ( c)   ( d )     Fig u r 3 .   T h e   v is u al  e f f ec ts   o f   d if f er e n t sta g es o f   ea c h   m es h :   ( a)   ac tu al  m es h ,   ( b )   en cr y p ted   m es h ,     ( c)   m ar k ed   en cr y p ted   m e s h   a n d   ( d )   r ec o v er ed   m es h   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci     I SS N:  2502 - 4752       A n   efficien t d a ta   ma s kin g   meth o d   fo r   en cryp te d   3 mesh   m o d el   ( Ma n ika mma   Ma lip a til )   963   T ab le  2 .   P er f o r m a n ce   attai n ed   b y   p r o p o s ed   E DM   o v er   ex is ti n g   d ata  m as k i n g   m et h o d   M e t h o d   S N R   R M S E   F e n g   e t   a l . ,   [ 2 3 ]   4 1 . 9   6 2 . 2 5   L i u   e t   a l . ,   [ 5 ]   4 4 . 3 5   5 7 . 5   ED M   1 0 8 . 4 1   4 8 . 8 9             Fig u r 4 .   SNR   p er f o r m a n ce   o f   p r o p o s ed   ef f icie n d ata  m a s k in g   m et h o d   o v er   ex is tin g   d ata  m a s k in g   m et h o d s     Fig u r 5 .   R MSE   p er f o r m a n ce   o f   p r o p o s ed   ef f icien d ata  m a s k in g   m et h o d   o v er   ex is tin g   d ata  m a s k in g   m et h o d s       5.   CO NCLU SI O N   R ec en t l y ,   d ata  m a s k in g   f o r   3 m es h   m o d el s   h as  at tain ed   w id atte n tio n   ac r o s s   v ar io u s   r esear c h   co m m u n it y .   T h is   i s   b ec au s o f   ad o p tio n   o f   clo u d   co m p u ti n g   ( C C )   p latf o r m   f o r   s to r in g   cu s to m er   in f o r m atio n .   T h u s ,   p r eser v i n g   p r iv ac y   o f   c u s to m er   i n f o r m atio n   is   m aj o r   r esear c h   p r o b lem .   No n et h e less ,   n o   p r io r   w o r k   p er m i m a s k in g   w it h   h ig h   ca p ac it y   i n   r ev er s ib le  n atu r e.   Fo r   ad d r ess in g   r esear c h   p r o b le m ,   th is   p ap er   p r esen ted   an   ef f icie n 3 DM d ata  m as k in g   m et h o d   th at  is   r e v er s ib le   in   n at u r w it h   v er y   h ig h   m ask i n g   ca p ac it y   a n d   r ec o n s tr u ctio n   q u alit y .   O u r   m eth o d   h i g h l ig h t s   n o o n l y   f ea s ib le  an d   ef f icie n r ev er s ib le  d ata  m as k i n g   in   3 D   m es h es  also   b alan ce   b et w ee n   ca p ac it y   an d   d is to r tio n .   Firs tl y ,   th s e n d er   m ap s   v er tex   co o r d in ates  to   in teg er   v alu e s ,   an d   u s e s   b its tr ea m   en cr y p tio n   al g o r ith m s   to   e n cr y p th 3 m es h .   T h en ,   th L S B   o f   m as k ed   v er te x   co o r d in ate  is   r ep lace d   b y   ad d itio n al  d ata.   Si n ce   o u r   m et h o d   is   s ep ar ab le,   th r ec ip ie n ca n   u s t h D k e y   f o r   ex tr ac ti n g   t h i n f o r m atio n   a n d   u s t h en cr y p tio n   k e y   to   r ec o v er   th o r ig in al  m es h   s ep ar atel y .   T h e   p er f o r m a n ce   o f   d ata  m a s k i n g   m et h o d   is   m ea s u r ed   in   ter m s   o f   P SNR   a n d   R MSE .   E x p er im en ts   o u tco m s h o th at  E DM   m e th o d   h a s   h i g h er   e m b ed d in g   ca p ac it y   a n d   h ig h e r   q u alit y   r ec o v er y   m e s h   an d   e r r o r - f r ee   ex tr ac tio n   co m p ar ed   w it h   th e x is tin g   s t ate - of - t h e - ar d ata  m as k i n g   m eth o d .   Fu t u r w o r k   w o u ld   co n s id er   d ev elo p m e n t   o f   3 m e s h   w a ter m ar k in g   al g o r ith m   f o r   3 m e s h   o b j ec ts   with   i m p r o v ed   k e y   b ased   s ec u r i t y   m ec h a n i s m .   T h m o d el  w il b d esig n ed   co n s i d er in g   u s in g   s p atial  co r r elati o n   o f   th o r ig i n al  m e s h ,   r ec i p ien ca n   p er f ec tl y   p r ed ict  th L SB   o f   th e   m a s k e d   v er tex   b y   th L SB   o f   th e   ad j ac en v er tices  ar o u n d   th m ask ed   v er te x .   T h en ,   ev alu a te  p r o p o s ed   w ater m ar k in g   al g o r ith m   o v er   ex is ti n g   w ater m ar k i n g   al g o r ith m   f o r   3 m es h   m o d els   i n   ter m s   o f   e m b ed d in g   ca p ac it y ,   an d   co m p u tatio n   o v er h ea d .       RE F E R E NC E   [1 ]   A .   Zale s k i,   He re ' w h y   2 0 1 6   c o u ld   b e   3 D p r in ti n g ' s b re a k o u y e a r, ' '   T e c h ica l   Rep o rt ,   2 0 1 5 .   [2 ]   J.  Ho u ,   D.  Kim ,   W .   A h n   a n d   H.  L e e ,   " Co p y ri g h P r o tec ti o n o f   Dig it a Co n ten i n   th e   A g e   o f   3 P r in ter:  Em e rg in g   Iss u e s an d   S u rv e y , "   in   IEE Acc e ss ,   v o l.   6 ,   p p .   4 4 0 8 2 - 4 4 0 9 3 ,   2 0 1 8 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 /A CCES S . 2 0 1 8 . 2 8 6 4 3 3 1 .   [3 ]   W .   T ra p p e   a n d   L .   C.   Was h in g to n ,   In tro d u c ti o n   t o   c ry p to g ra p h y   w it h   c o d in g   th e o ry ,   Pea rs o n   Ed u c a t io n   In d i a ,   2 0 0 6 .     [4 ]   Z.   Erk in   e a l,   P r o tec ti o n   a n d   re tri e v a o f   e n c r y p ted   m u lt ime d ia  c o n ten t W h e n   c ry p to g ra p h y   m e e ts  sig n a p ro c e ss in g ,   EURA S IP  J o u r n a o n   In f o rm a ti o n   S e c u rity,   v o l.   2 0 0 7 ,   n o .   1 7 ,   p p .   1 - 2 0 ,   2 0 0 7 ,   d o i :   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 0 7 /7 8 9 4 3 .     [5 ]   J.  L iu ,   Y.  Y a n g ,   D.  M a ,   Y.  Wan g   a n d   Z.   P a n ,   " Wate r m a r k in g   M e th o d   f o 3 M o d e ls  Ba se d   o n   F e a tu re   V e rtex   L o c a li z a ti o n , "   in   IEE Acc e ss ,   v o l.   6 ,   p p .   5 6 1 2 2 - 5 6 1 3 4 ,   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /A CCES S . 2 0 1 8 . 2 8 7 2 7 8 3 .   [6 ]   X .   Ro ll a n d - Ne v ière ,   G .   Do ë rr  a n d   P .   A ll iez ,   " T rian g le  S u rf a c e   M e sh   W a ter m a rk in g   B a se d   o n   a   Co n stra in e d   Op ti m iza ti o n   F ra m e w o rk , "   in   IEE T ra n s a c ti o n o n   In fo rm a ti o n   F o re n sic a n d   S e c u rity ,   v o l.   9 ,   n o .   9 ,     p p .   1 4 9 1 - 1 5 0 1 ,   S e p t.   2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T IF S . 2 0 1 4 . 2 3 3 6 3 7 6 .   [7 ]   G .   N.  P h a m ,   S . - H.  L e e ,   O. - H.  K w o n ,   a n d   K. - R.   Kw o n ,   A   3 p ri n ti n g   m o d e w a ter m a rk in g   a l g o rit h m   b a se d   o n   3 D   slicin g   a n d   f e a tu re   p o i n ts, ' '   El e c tro n ics ,   v o l .   7 ,   n o .   2 ,   p .   2 3 ,   F e b .   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 3 3 9 0 /ele c tro n ics 7 0 2 0 0 2 3 .     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 5 0 2 - 4752   I n d o n esia n   J   E lec  E n g   &   C o m p   Sci,   Vo l.  24 ,   No .   2 No v e m b er   2 0 2 1 95 7   -   96 4   964   [8 ]   K.  W a n g ,   G .   L a v o u e ,   F .   De n is  a n d   A .   Ba sk u rt,   " Hie ra rc h ica W a ter m a rk in g   o f   S e m ir e g u lar  M e sh e Ba se d   o n   W a v e let  T ra n s f o r m , "   in   IEE T ra n sa c ti o n o n   In f o rm a ti o n   F o re n sic a n d   S e c u rity ,   v o l.   3 ,   n o .   4 ,   p p .   6 2 0 - 6 3 4 ,     De c .   2 0 0 8 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 /T IF S . 2 0 0 8 . 2 0 0 7 2 2 9 .   [9 ]   J.  Ho u ,   D.  Kim   a n d   H.  Lee ,   " Bli n d   3 D M e sh   W a ter m a rk in g   f o 3 D   P ri n ted   M o d e b y   A n a l y z in g   L a y e rin g   A rti fa c t, "   in   IEE T r a n s a c ti o n o n   I n fo r ma ti o n   Fo re n sic a n d   S e c u rity ,   v o l.   1 2 ,   n o .   1 1 ,   p p .   2 7 1 2 - 2 7 2 5 ,   No v .   2 0 1 7 ,     d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T IF S . 2 0 1 7 . 2 7 1 8 4 8 2 .   [1 0 ]   M .   Ha m id i,   M .   E.   Ha z it i,   H.  Ch e r if a n d   D.  A b o u tajd in e ,   " A   ro b u st b li n d   3 - D m e sh   w a t e r m a r k in g   b a se d   o n   w a v e let  tran sf o r m   f o c o p y ri g h p ro tec ti o n , "   2 0 1 7   I n ter n a ti o n a C o n fer e n c e   o n   Ad v a n c e d   T e c h n o lo g ies   fo S ig n a a n d   Ima g e   Pro c e ss in g   ( AT S IP) ,   2 0 1 7 ,   p p .   1 - 6 ,   d o i 1 0 . 1 1 0 9 /A T S IP . 2 0 1 7 . 8 0 7 5 5 2 5 .   [ 1 1 ]   J .   L i u ,   Y .   W a n g ,   Y .   L i ,   R .   L i u ,   a n d   J .   C h e n ,   A   r o b u s t   a n d   b l i n d   3 D   w a t e r m a r k i n g   a l g o r i t h m   u s i n g   m u l t i r e s o l u t i o n   a d a p t i v e   p a r a m e t e r i z a t i o n   o f   s u r f a c e , ' '   N e u r o c o m p u t i n g ,   v o l .   2 3 7 ,   p p .   3 0 4 - 3 1 5 ,   M a y   2 0 1 7 ,     d o i :   1 0 . 1 0 1 6 / j . n e u c o m . 2 0 1 6 . 1 2 . 0 6 5 .     [1 2 ]   Y.  W a n g ,   J.  L iu ,   Y.  Ya n g ,   D.  M a ,   a n d   R.   L iu ,   3 D m o d e w a ter m a r k in g   a lg o rit h m   ro b u st t o   g e o m e tri c   a tt a c k s,' '   IET   Ima g e   Pro c e ss in g ,   v o l.   1 1 ,   n o .   1 0 ,   p p .   8 2 2 - 8 3 2 ,   N o v .   2 0 1 7 ,   d o i 1 0 . 1 0 4 9 /i e t - i p r. 2 0 1 6 . 0 9 2 7 .     [1 3 ]   X .   F e n g ,   W .   Zh a n g ,   a n d   Y.  L iu ,   Do u b le  w a ter m a rk o f   3 m e sh   m o d e b a se d   o n   f e a tu re   se g m e n tatio n   a n d   re d u n d a n c y   in f o r m a ti o n , ' '   M u lt ime d ia   T o o ls  a n d   A p p l ica ti o n s ,   v o l.   6 8 ,   n o .   3 ,   p p .   4 9 7 - 5 1 5 ,   F e b .   2 0 1 4 ,     d o i:   1 0 . 1 0 0 7 /s1 1 0 4 2 - 0 1 2 - 1 0 3 9 - 7 .     [1 4 ]   S . - M .   M u n ,   H. - U.  Ja n g ,   D. - G .   Kim ,   S .   Ch o a n d   H. - K.   L e e ,   " A   ro b u st  3 m e sh   w a ter m a rk in g   sc h e m e   a g a in st  c ro p p i n g , "   2 0 1 5   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   3 D Ima g in g   ( IC3 D) ,   2 0 1 5 ,   p p .   1 - 6 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /IC 3 D. 2 0 1 5 . 7 3 9 1 8 2 0 .   [1 5 ]   Y. - Z.   Zh a n ,   Y. - T .   L i,   X . - Y.  W a n g ,   a n d   Y.  Qia n ,   A   b li n d   w a ter m a rk in g   a l g o rit h m   f o 3 m e sh   m o d e ls  b a se d   o n   v e rtex   c u rv a tu re ,   J o u rn a o Z h e ji a n g   Un ive rs it y   S CI ENCE   C ,   v o l.   1 5 ,   n o .   5 ,   p p .   3 5 1 - 3 6 2 ,   M a y   2 0 1 4 ,     d o i:   1 0 . 1 6 3 1 /j z u s.C 1 3 0 0 3 0 6 .     [1 6 ]   X .   W u   a n d   W .   S u n ,   Hig h - c a p a c it y   re v e r sib le  d a ta  h i d i n g   in   e n c r y p ted   im a g e b y   p re d ictio n   e rro r,   S ig n a l   Pro c e ss in g ,   v o l .   1 0 4 ,   p p .   3 8 7 - 4 0 0 ,   2 0 1 4 ,   d o i:   1 0 . 1 1 5 5 /2 0 2 0 / 6 9 8 9 4 5 2 .     [1 7 ]   K.  M a ,   W .   Zh a n g ,   X .   Zh a o ,   N.  Yu ,   a n d   F .   L i,   " Re v e rsib le  Da ta   Hid in g   in   En c ry p ted   Im a g e b y   Re se rv in g   Ro o m   Be f o re   En c r y p ti o n , "   in   IEE T ra n sa c ti o n o n   I n fo rm a ti o n   Fo re n sic a n d   S e c u rity ,   v o l.   8 ,   n o .   3 ,   p p .   5 5 3 - 5 6 2 ,   M a rc h   2 0 1 3 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T IF S . 2 0 1 3 . 2 2 4 8 7 2 5 .   [1 8 ]   D.  Xu   a n d   R.   W a n g ,   S e p a ra b le  a n d   e rro r - f re e   re v e rsib le  d a ta  h id i n g   in   e n c ry p ted   im a g e s,”  S ig n a Pro c e ss in g ,   v o l .   1 2 3 ,   p p .   9 - 2 1 ,   2 0 1 6 ,   d o i:   1 0 . 1 0 1 6 /j . sig p ro . 2 0 1 5 . 1 2 . 0 1 2 .     [1 9 ]   Y.  Ya n g ,   R.   P i n tu s,   H.  Ru s h m e i e r ,   a n d   I.   Iv rissim tzis,  " A   3 S t e g a n a l y ti c   A lg o rit h m   a n d   S teg a n a l y sis - Re sista n t   W a ter m a rk in g , "   in   IEE T ra n sa c ti o n o n   Vi s u a li z a ti o n   a n d   Co m p u ter   Gr a p h ics ,   v o l.   2 3 ,   n o .   2 ,   p p .   1 0 0 2 - 1 0 1 3 ,   F e b .   2 0 1 7 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T V CG . 2 0 1 6 . 2 5 2 5 7 7 1 .   [2 0 ]   L .   L i,   H.  L i,   W .   Yu a n ,   J.  L u ,   X .   F e n g ,   a n d   C.   - C.   Ch a n g ,   " A   W a term a rk in g   M e c h a n ism   W it h   Hig h   Ca p a c it y   f o T h re e - Di m e n sio n a M e sh   Ob jec ts  Us in g   In teg e P lan n in g , "   in   IE EE   M u lt iM e d ia ,   v o l.   2 5 ,   n o .   3 ,   p p .   4 9 - 6 4 ,   Ju ly - S e p t.   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /M M UL . 2 0 1 8 . 1 1 2 1 4 2 3 4 3 .   [2 1 ]   Da tas e o f   3 m e s h   m o d e ls  o f   o ff  f o r m a ts,   [ On li n e ].   Av a il a b le  a t:   h tt p : // sh a p e . c s. p r in c e to n . e d u /b e n c h m a r k /i n d e x . c g i   [2 2 ]   L .   Jin g ,   Y.   Ya ji e ,   M .   Do u li ,   H .   W e n ju a n ,   a n d   W .   Yin g h u i,   A   n o v e wa ter m a rk in g   a lg o rit h m   f o th re e - d im e n sio n a l   p o i n t - c lo u d   m o d e ls  b a se d   o n   v e rtex   c u rv a tu re .   In ter n a t io n a l   J o u rn a l   o Distri b u ted   S e n so Ne t wo rk s,   v o l.   1 5 ,   n o . 1 ,   p .   1 5 5 0 1 4 7 7 1 9 8 2 6 0 4 ,   2 0 1 9 ,   d o i 1 0 . 1 1 7 7 / 1 5 5 0 1 4 7 7 1 9 8 2 6 0 4 2 .     [2 3 ]   X .   F e n g ,   A   n e w   wa ter m a r k in g   a lg o rit h m   f o p o i n m o d e u sin g   a n g le  q u a n t iza ti o n   in d e x   m o d u latio n , ' '   in   Pro c e e d in g o t h e   2 0 1 5   4 t h   Na ti o n a Co n fe re n c e   o n   El e c trica l,   El e c tro n ics   a n d   Co m p u ter   En g i n e e rin g X i' a n ,   Ch in a ,   2 0 1 6 ,   p p .   9 6 2 - 9 6 8 .   [2 4 ]   Y.  Yu ,   F .   Ya n g ,   H.  L iu ,   a n d   W .   Zh a n g ,   " P e rc e p tu a Qu a li ty   a n d   V isu a Ex p e rien c e   A n a l y sis  f o P o ly g o n   M e sh   o n   Diff e r e n Disp lay   De v ice s, "   in   IE EE   Acc e ss ,   v o l.   6 ,   p p .   4 2 9 4 1 - 4 2 9 4 9 ,   2 0 1 8 ,   d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /A CCES S . 2 0 1 8 . 2 8 5 9 2 5 4 .   [2 5 ]   J.  Ch o ,   R.   P ro st ,   a n d   H.  Ju n g ,   " A n   Ob li v io u W a ter m a rk in g   f o 3 - P o ly g o n a M e sh e Us in g   Distrib u ti o n   o f   V e rtex   No r m s,"   in   IEE T ra n sa c ti o n o n   S i g n a Pro c e ss in g ,   v o l.   5 5 ,   n o .   1 ,   p p .   1 4 2 - 1 5 5 ,   Ja n .   2 0 0 7 ,     d o i:   1 0 . 1 1 0 9 /T S P . 2 0 0 6 . 8 8 2 1 1 1 .   [2 6 ]   X u ,   Da w e n ,   Ka Ch e n ,   Ra n g d in g   Wan g ,   a n d   S h u b in g   S u ,   " S e p a ra b le  re v e rsib le  d a ta  h id in g   in   e n c ry p ted   i m a g e b a se d   o n   tw o - d im e n sio n a h isto g ra m   m o d i f ica ti o n , S e c u rity  a n d   Co mm u n ic a ti o n   Ne two rk s ,   v o l.   2 0 1 8 ,   2 0 1 8 ,     d o i:   1 0 . 1 1 5 5 / 2 0 1 8 / 1 7 3 4 9 6 1 .     [2 7 ]   S h ie,  S h i h - Ch ie h .   " A   S teg a n o g ra p h ic  S c h e m e   Im p le m e n ted   o n   BT CCo m p re ss e d   Im a g e   b y   Histo g ra m   M o d if ica ti o n . "   in   Pro c e e d i n g o f   th e   In ter n a ti o n a Co n fer e n c e   o n   In fo rm a t io n   a n d   K n o wle d g e   E n g i n e e rin g   ( IKE),   T h e   S tee rin g   Co m m it tee   o f   T h e   W o rld   C o n g re ss   in   Co m p u ter   S c ien c e ,   Co m p u ter   En g in e e ria n g   a n d   A p p l ied   Co m p u ti n g   (W o rld C o m p ),   2 0 1 7 ,   p p .   1 3 5 - 1 3 6 .   [2 8 ]   M o ,   Q u n ,   He n g   Ya o ,   F a n g   Ca o ,   Zh e n g   Ch a n g ,   a n d   Ch u a n   Qi n ,   " Re v e rsib le  Da ta  Hid in g   in   En c ry p ted   Im a g e   Ba s e d   o n   B lo c k   Clas sif ica ti o n   P e rm u tatio n , Cmc - Co m p u ter M a ter ia ls   &   Co n ti n u a ,   v o l.   5 9 ,   n o .   1 ,   p p .   1 1 9 - 1 3 3 ,   2 0 1 9 ,   d o i:   1 0 . 3 2 6 0 4 /cm c . 2 0 1 9 . 0 5 7 7 0 .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.