基于神经网络分类的图像数字水印算法

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数字水印技术是一个新的多媒体安全研究领域,它区别于传统的加解密系统,它的优点在于容易实现,适合给信息量庞大的多媒体数据提供如版权保护、所有权认证、票据电子防伪等安全措施。本文讨论了常见的商品化数字水印算法的鲁棒性,并将自组织特征映射(SOFM)算法应用到数字图像水印算法中,此算法先将图像分类,然后对不同的类用混沌序列产生不同强度的水印信号,将水印信号叠加到原始图像中,水印检测算法将不同子块的信号相关性加权,若加权后的相关性大于指定的阈值,则说明存在水印,实验结果表明,此水印算法具有较高的鲁棒性。
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