科技信息（科学·教研）
科技信息（科學·教研）
과기신식（과학·교연）
SCIENCE INFORMATION
2007年
8期
19-20
,共2页
图像水印%SVK%不可感知性%鲁棒性
圖像水印%SVK%不可感知性%魯棒性
도상수인%SVK%불가감지성%로봉성
本文提出了一种基于支持向量回归机的新颖的数字水印算法.利用支持向量回归机良好的学习能力来学习载体图像与水印之间的关系.在含有水印的图像受到常用的攻击后,利用这种关系能够较准确的将水印提取.仿真实验表明,本文算法对椒盐噪声、JPEG压缩、中值滤波和锐化等常规攻击以及扭曲、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性,同时实现了数字水印的盲检测,整体性能明显优于现有SVM图像水印方案.
本文提齣瞭一種基于支持嚮量迴歸機的新穎的數字水印算法.利用支持嚮量迴歸機良好的學習能力來學習載體圖像與水印之間的關繫.在含有水印的圖像受到常用的攻擊後,利用這種關繫能夠較準確的將水印提取.倣真實驗錶明,本文算法對椒鹽譟聲、JPEG壓縮、中值濾波和銳化等常規攻擊以及扭麯、剪切等幾何攻擊均具有較好的魯棒性,同時實現瞭數字水印的盲檢測,整體性能明顯優于現有SVM圖像水印方案.
본문제출료일충기우지지향량회귀궤적신영적수자수인산법.이용지지향량회귀궤량호적학습능력래학습재체도상여수인지간적관계.재함유수인적도상수도상용적공격후,이용저충관계능구교준학적장수인제취.방진실험표명,본문산법대초염조성、JPEG압축、중치려파화예화등상규공격이급뉴곡、전절등궤하공격균구유교호적로봉성,동시실현료수자수인적맹검측,정체성능명현우우현유SVM도상수인방안.
