基于在线手写签名特征的非盲水印

• 作者: 佘智 詹恩奇 郑建彬
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 在线手写签名 非盲水印 人眼视觉模型 鲁棒性
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 信息安全技术
• 页码范围: 1905-1907
• 分类号: TP309
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2010.05.086

摘要

结合电子公文的应用背景,提出了一种在图像中嵌入在线手写签名特征,来验证发送方身份的算法.该算法利用人眼视觉特点,将签名信息自适应地嵌入到载体图像中.鉴于签名特征水印较传统的图像水印对鲁棒性的要求更高,该算法将签名特征信息重复嵌入,以减少水印提取时可能出现的偏差.实验证明,该算法既具有良好的不可见性,又具有很强的抗图像攻击能力,达到了设计的根本目的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建彬	武汉理工大学信息工程学院	60	436	13.0	17.0
2	詹恩奇	武汉理工大学信息工程学院	18	61	5.0	7.0
3	佘智	武汉理工大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0