支持向量机与奇异值分解的盲水印算法

• 作者: 林耀进 王娟 王育齐
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 数字水印 支持向量机 奇异值分解 奇偶量化
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 信息安全
• 页码范围: 212-215
• 页数: 4页
• 分类号: TP309.2
• 字数: 4576字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11896/j.issn.1002-137X.2014.11.042

摘要

为进一步提高水印算法的抗攻击性能,提出了基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)与奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的盲水印算法.首先对宿主图像进行DWT变换,将低频子带分成互不重叠的子块;然后利用SVM建立子块的局部相关性模型,根据模型预测结果与对应位置的低频系数值的大小关系产生特征序列,该序列与水印进行异或运算产生特征水印序列,将特征水印序列通过奇偶量化规则嵌入原始图像小波低频子带对应子块的最大奇异值.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较强的抗攻击能力.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林耀进	闽南师范大学计算机学院	42	204	7.0	11.0
3	王育齐	闽南师范大学计算机学院	6	28	4.0	5.0
7	王娟	闽南师范大学计算机学院	10	30	4.0	5.0