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摘要:
在水印检测中,通常使用固定长度的样本,即检测时需要大量的待检测样本,这对于多水印检测和视频水印检测是不合适的.为此,研究连续水印检测,并设计改进方法.在对连续水印检测理论进行分析的基础上,发现操作特征函数指标及所需样本数量均与嵌入因子有关.该方法用局部神经网络对原图像进行估计,可以减小嵌入因子误差,提高连续水印检测性能.
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文献信息
篇名 连续水印检测的性能分析与改进
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 水印 水印检测 统计检测 检测器 检测性能 局部神经网络
年,卷(期) 2012,(23) 所属期刊栏目 开发研究与设计技术
研究方向 页码范围 284-286,290
页数 4页 分类号 TP391
字数 3145字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2012.23.071
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 邢桂华 南京师范大学计算机科学与技术学院 15 83 6.0 8.0
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节点文献
水印
水印检测
统计检测
检测器
检测性能
局部神经网络
研究起点
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
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53
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