數(shù)字水印算法的改進研究.pdf

1、數(shù)字水印技術(shù)作為版權(quán)保護的重要手段和一種新型的信息隱藏方法，近幾年來發(fā)展得很快．?dāng)?shù)字水印技術(shù)是一個具有相當(dāng)難度的研究領(lǐng)域，在變換域低頻嵌入水印魯棒性最強已是共識，在諸多變換域低頻中選擇最合適的位置是我們通常要面對的問題．本文研究的主要目的是：用新的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)——支持向量機(SVM)實驗檢測出最適合嵌入水印的位置，并提出相應(yīng)的水印算法．我們對研究較多的水印嵌入算法：多層感知器訓(xùn)練法以及本文提出的支持向量機訓(xùn)練法，采用類似嵌入方法嵌入水印

2、，通過進行魯棒性測試比較，得出了比較好的試驗結(jié)果，為我們以后的繼續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)． 本文的第一章，對當(dāng)前數(shù)字圖像水印的發(fā)展、分類、基本特征、數(shù)字水印的用途、典型算法和原理、常見的攻擊方法、水印的提取、檢測以及存在的問題做了系統(tǒng)的論述和評價． 第二章論述了支持向量機的一些基本概念，分成兩種基本的分類支持向量機線性和非線性支持向量機來說明其基本原理．為本文后面的應(yīng)用作了很好的理論鋪墊． 第三章針對支持向量機的自身特點

3、和在數(shù)據(jù)分類中的優(yōu)點，結(jié)合數(shù)字水印的自身特點和作用，論述了支持向量機在水印嵌入、提取檢測和攻擊檢測過程中的應(yīng)用．提出了基于支持向量機的數(shù)字水印算法． 第四章根據(jù)討論，提出改進的支持向量機下的魯棒水印新算法．算法實現(xiàn)思路是：對選取的水印和載體圖像分別進行偽隨機排序，從載體圖像偽隨機序列中選取適當(dāng)樣本訓(xùn)練集并將樣本訓(xùn)練集分為兩部分：一部分用來訓(xùn)練SVM，余下的另一部分來嵌入水印，要求選取的樣本序列的長度由水印序列長來決定．仿真實驗結(jié)