基于完全反传播神经网络(FCNN)的数字水印新算法

• 作者: 付炜 卢金玉
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 数字水印 FCNN 信息隐藏
• 年，卷（期）: 2007,（5）
• 所属期刊栏目: 研究设计
• 页码范围: 56-60
• 页数: 5页
• 分类号: TN710.2
• 字数: 3956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-7300.2007.05.017

摘要

数字水印对于保护和鉴定多媒体信息是一项重要技术,它可以在非法复制和篡改中保护数字媒体.数字水印的嵌入与检测涉及到复杂的程序,其中包括对水印的随机化,选择水印的嵌入位置和检测位置,将随机水印嵌入到特殊位置并在此位置上检测水印等.本文设计了一个完全反传播神经网络方法,水印通过特殊的完全反传播神经网络嵌入于检测水印.区别于传统的方法,水印嵌入到FCNN的神经元上代替了嵌入在宿主图像上,因此数字水印图像几乎与宿主图像一样,大部分攻击不可能降低嵌入水印质量.实验结果表明,此方案能够达到鲁棒性、不可见性与真实性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	付炜	燕山大学信息科学与工程学院	71	552	13.0	19.0
2	卢金玉	燕山大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0