MCA神经网络在数字水印中的应用

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当前,计算机的普及使得很多文学或艺术作者直接将作品以数字方式记录和存储下来,而网络的飞速发展也为数字作品的传输提供了便利。这些条件使得数字作品与传统作品相比,在创作和传播上具有很大的优越性。数字作品具有极易被复制的特性,这是其能够被快速传播的重要原因之一,但这一特性也会被侵权者非法利用。目前,盗版已成为对数字化产业最大的威胁,这在相当程度上阻碍了其自身的发展,对数字媒体版权所有者来说,反盗维权的要求迫在眉睫,而数字作品的版权保护不仅仅是一个立法问题,也是一个技术问题。数字水印是新近提出的一种版权保护手段。它是利用数字作品中普遍存在的冗余数据与随机性把版权信息嵌入到数字作品本身当中,从而起到保护数字作品版权的一种技术。数字水印可以标识和验证出数字化图像,视频和声频记录的作者、所有者、发行者或授权消费者的信息,还可追溯数字作品的非法分发,是目前进行数字作品版权保护的一种较为有效的技术手段。与此同时,在许多信号处理的应用当中,从输入信号中提取最小主元具有十分重要的意义和价值。作为一种重要的信号处理和数据分析的工具,最小主元分析(MCA)已经被广泛的应用到了曲线/曲面拟合、数字波束形成、移动目标检测、计算机图形处理、频率估计、总体最小二乘法(TLS)等众多工程领域。本文首次将MCA神经网络应用到数字水印领域,提出了两种数字水印新算法:基于RSA(公钥体制)和MCA神经网络的数字水印算法,以及基于对称密钥和MCA神经网络的数字水印算法。文中详细阐述了这两种算法的设计思路,对这两种算法的视觉性能和对攻击的敏感性进行了测试,归纳总结了这两种算法的特性。最后,还将这两种算法与最低位平面(LSB)算法进行了比较。本文还详细阐述了电子印章系统的设计与实现。电子印章系统是为了给用户提供在电子商务中签订合同服务而设计的系统。它主要分为数字印章系统管理服务器,数字印章系统管理员终端,数字印章系统制章终端和数字印章系统客户端等几个部分。基于这个系统,本人重点将基于RSA和MCA神经网络的数字水印新算法集成实现到该电子印章系统中。
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