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摘要:
将人工神经网络(ANN)、广义猫映射及概率统计等知识相结合构造了一种图像空间域水印算法.采用神经网络作为载体图像的纹理分类器,突出原始图像的纹理区.使用广义猫映射对水印进行置乱预处理,提高了水印信息的安全性.水印嵌入时采用最小化像素改变的优化策略,提取时应用概率统计等知识较好地实现了水印信息不可见性和鲁棒性的统一.实验结果表明,该方法能有效地抵抗剪切攻击、噪声攻击、最低有效位(LSB)攻击、滤波攻击等.
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文献信息
篇名 基于神经网络分类的图像水印算法
来源期刊 计算机应用 学科 工学
关键词 人工神经网络 水印 猫映射 鲁棒性
年,卷(期) 2011,(6) 所属期刊栏目 信息安全
研究方向 页码范围 1505-1507
页数 分类号 TP309
字数 3056字 语种 中文
DOI 10.3724/SP.J.1087.2011.01505
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王兴元 大连理工大学计算机科学与技术学院 120 1088 18.0 26.0
2 邵晓根 徐州工程学院信电工程学院 60 284 9.0 14.0
3 丁宾 徐州工程学院信电工程学院 13 64 5.0 7.0
4 孙天凯 徐州工程学院信电工程学院 20 43 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
人工神经网络
水印
猫映射
鲁棒性
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用
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1981
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