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文檔簡介
1、本文針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)在視頻水印中的應(yīng)用進(jìn)行了研究,主要是支持向量機(jī)與集成學(xué)習(xí)在其中的應(yīng)用,首先通過對(duì)視頻水印常遭受的攻擊進(jìn)行分類,然后根據(jù)每一類給出了應(yīng)有的防范方法,重點(diǎn)分析了視頻水印最容易遭受,也是最多的攻擊,共謀攻擊。對(duì)現(xiàn)階段國內(nèi)外對(duì)抗共謀攻擊的研究進(jìn)行了總結(jié),對(duì)典型算法進(jìn)行了分析,為未來的共謀攻擊思路提供了新方向。
根據(jù)視頻是由多幀組成,不同的幀可以根據(jù)不同的算法嵌入水印的特性,設(shè)計(jì)了多水印多算法,以此來提高單一算法魯棒
2、性弱的缺陷(即是單一算法不可能抵抗所有的攻擊),提高視頻水印的魯棒性。
有了清晰的分類方法,并有每一種攻擊的防范策略,設(shè)計(jì)出了多種水印算法,分析了集成學(xué)習(xí)在數(shù)字視頻水印中的應(yīng)用前景與契合點(diǎn),使得設(shè)計(jì)出智能型地選擇出多種水印算法成為可能。
然后在此基礎(chǔ)上,根據(jù)視頻的特征,視頻的紋理特性,提出了一種基于HVS的視頻水印算法,使不可見性與魯棒性達(dá)到最好的折衷,為支持向量機(jī)在數(shù)字水印中的應(yīng)用打下了基礎(chǔ)。
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