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一种基于协同联想的空域数字水印恢复技术

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成果类型:
期刊论文
作者:
陈永强;胡汉平;李新天
通讯作者:
Chen, Y.-Q.
作者机构:
华中科技大学,图像识别与人工智能研究所,图像信息处理与智能控制教育部重点实验室,武汉,430074
武汉工业学院,计算机与信息工程系,武汉,430023
[胡汉平; 李新天] 华中科技大学
[陈永强] 武汉工业学院
通讯机构:
State Education Department Key Laboratory for Image Processing and Intelligence Control, Institute of Pattern Recognition and Artificial Intelligence, Huazhong University of Science and Technology, China
语种:
中文
关键词:
词数字水印;协同联想;神经网络;鲁棒性;模式识别
关键词(英文):
Digital Watermark;Neural Network;Pattern Recognition;Robustness;Synergetic Association
期刊:
模式识别与人工智能
ISSN:
1003-6059
年:
2005
卷:
18
期:
5
页码:
535-540
机构署名:
本校为其他机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
针对空域数字水印鲁棒性差的特点,运用协同计算机理论,首次研究提出了一种基于协同联想神经网络的水印恢复技术.采用改进的LSB算法,把DES加密水印图嵌人到载体图像.多幅加密水印图组成模式向量训练协同神经网络.输人提取的水印进行协同联想,识别和恢复出水印.经过实验验证,该技术能抵抗噪声、锐化、平滑和剪切等信号处理,能有效恢复受损水印,可认证或仲裁嵌人水印的归属,达到版权保护的目的.
摘要(英文):
In this paper a watermark restoration algorithm based on synergetic associational neural network is presented. It employs synergetic computer theory to improve the robustness of the spatial watermark. The DES encrypted watermark is embedded into the host image by using the improved LSB algorithm. Multiple encrypted watermark images compose mode vectors to train synergetic neural network. Through synergetic association, the network imported by the extracted watermark can identify and restore the embedded watermark. Experimental results show that this algorithm can resist various signal processi...

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