基于卷积神经网络的数字水印算法研究

合集下载

基于神经网络的数字水印技术研究

基于神经网络的数字水印技术研究作者：侯军飞来源：《硅谷》2009年第17期[摘要]利用神经网络刻画图像相关性这一特征,采用基于这种特征的BP网络嵌入脆弱水印算法,用于图像内容完整性保护的脆弱水印技术,提高水印的鲁棒性和灵活性,它相对于传统的数字签名技术更具优势。

[关键词]数字水印鲁棒性神经网络中图分类号:TP3文献标识码:A文章编号:1671-7597(2009)0910016-01一、引言数字水印是向多媒体数据(如图像、声音、视频信号等)中添加某些数字信息以达到文件真伪鉴别、版权保护等功能。

数字水印嵌入过程就是向被保护的数字对象(如静止图像、视频、音频等)嵌入某些能证明版权归属或跟踪侵权行为的信息,可以是作者的序列号、公司标志、有意义的文本等等。

数字水印的研究建立在认知科学、通信原理、密码学等相关学科基础上,涉及多个研究领域,具有很高的技术含量和理论深度,存在不少具有较高理论难度和实际应用价值的问题值得去深入探讨,很有发展潜力,是目前极有价值的研究新方向。

目前,有的学者提出将水印嵌入像素的最低位方法(LSB),这样可以保持很好的图像质量,如果图像被篡改,那么水印也就会发生改变,可根据水印判断图像是否被篡改及篡改的位置;但对有意攻击者来说,完全可以保持图像的最低位不变而对图像的内容进行较大的篡改。

因此LSB方法安全性差,很容易被绕过而失去应有的作用。

还有的学者提出一种基于映射表的图像保护技术,引进一个二值查询表,将0～255像素值映射到0或1,嵌入水印时通过调整像素值使之对应的0或1与水印的位信息一致。

这种技术提高了水印的安全性,却容易降低图像的视觉质量。

另外,也有学者提出了一种基于小波系数量化的方法,该方法在不同的小波分解层给定一个量化区间长度,如果小波系数被量化到偶数区间则使其对应0,否则对应1;嵌入水印时通过修改小波系数值使之对应的0或1与水印的位信息一致。

这种方法的不可感知性好,而且能定位被篡改的空间位置和频域位置,同时能容忍高质量的图像压缩处理,但不能抵抗“伪认证”攻击。

基于神经网络的数字水印技术研究

基于神经网络的数字水印技术研究近年来，随着数字化技术的高速发展，数字信息的安全性问题愈加引人关注。

数字水印技术以其可靠、不可见等优势成为数字信息安全领域的研究热点之一。

基于神经网络的数字水印技术在近年来也得到了广泛的研究和应用。

本文将对这一技术进行深入研究和探讨。

一、数字水印技术概述数字水印技术是指通过嵌入一些不可见的特定信息，使得数字内容得以标识、跟踪、保护和授权。

常见的数字信息包括图片、音频、视频等，其中数字图像水印技术应用最为广泛。

简单来讲，数字水印就是对原始数字信号做出一些人眼或耳朵不易察觉的小改变，从而在原始信号中传输隐藏的信息。

二、基于神经网络的数字水印技术研究现状基于神经网络的数字水印技术最初是在90年代提出来的。

其中，深度学习神经网络在为数字水印提供更高阶的鲁棒性方面显得尤为突出。

早期的数字水印技术多采用离散余弦变换及其变种、小波变换以及SVD等传统数字信号处理方法。

而现在，神经网络的发展间接推动了数字信息处理技术的提升和发展。

因此，基于神经网络的数字水印技术成为了研究的新大方向之一。

基于神经网络的数字水印技术的研究大多着眼于解决传统数字水印技术所遗留下的问题，例如容量小，鲁棒性不高等等。

其中最核心的问题就是鲁棒性。

传统水印技术通常采用线性的方法，但是这种方法容易被攻击者轻松破解，因此鲁棒性很低。

而神经网络似乎可以解决这个问题，因为它可以学习出更加符合图像特征的非线性变换函数，提高水印对图像干扰的耐受性。

三、基于神经网络的数字水印技术的实现原理基于神经网络的数字水印技术主要分为两个步骤：信息嵌入和信息提取。

信息嵌入是指将水印信息嵌入到原始数据中的过程。

首先要确定哪些信息是要被嵌入的，这部分操作通常采用一些手动分析和统计的方法。

然后要确定如何嵌入，具体来说就是构建一种可逆的函数，将输入的水印数据嵌入到不影响原始数据的前提下得到一份新的数据。

信息提取是指从含有水印的数据中提取水印信息的过程。

基于神经网络的数字水印技术研究

基于神经网络的数字水印技术研究概述数字水印技术是一种将特定信息嵌入到数字媒体中的技术。

数字水印技术能够保证数字内容的有效性和完整性，能够识别、追踪和保护内容的知识产权。

基于神经网络的数字水印技术是一种新兴的数字水印技术，其基于神经网络的图像处理能力和特征提取能力，能够有效地抵抗图像水印攻击，保护知识产权。

1.数字水印技术的工作原理数字水印技术的核心思想是在数字媒体中嵌入特定的信息以实现不可见的、难以伪造的安全保护。

数字水印技术主要由三个步骤组成：嵌入、传输和提取。

1.1 嵌入嵌入是指将特定的信息嵌入到数字媒体中的过程。

数字水印技术的嵌入过程依赖于信源编码技术，通过修改原始数据的某些信息位，将特定信息嵌入到数字媒体中。

常用的数字水印嵌入技术包括根据不同应用场景选择空域、频域、小波域等在媒体信号中嵌入特定信息；使用差错编码技术嵌入特定信息；将特定信息转化为结构化数据，并嵌入到数字图像等数字媒体数据中。

1.2 传输传输是指将包含特定信息的数字媒体传输给接收方的过程。

数字水印技术传输过程中要考虑的主要问题为传输效率、传输可靠性和安全性。

1.3 提取提取是指从媒体信号中提取嵌入的特定信息的过程。

数字水印技术提取过程依赖于特征提取技术，通过对数字媒体的相应特征进行分析，识别并提取嵌入的特定信息。

常用的数字水印提取技术包括时域、频域等信号分析技术以及小波变换技术。

2.神经网络的基本原理神经网络是基于人类大脑神经元工作方式设计的一种计算模型。

神经网络可以实现模式识别、图像处理、数据预测等多种复杂任务。

神经网络的基本结构由神经元和神经元之间的连接组成，其中每个神经元接收来自其他神经元的信息，并根据其自身的激励阈值进行输出。

神经网络训练的基本原理是反向传播算法。

训练过程是通过将输入数据和已知输出映射关系进行比较，逐步调整网络参数以最小化输出误差。

目前网络结构较为复杂的神经网络类型包括卷积神经网络、循环神经网络、递归神经网络等。

基于神经网络的数字水印技术的研究

基于神经网络的数字水印技术的研究随着数字媒体的广泛使用，保护数字内容的知识产权变得尤为重要。

数字水印技术作为一种有效的保护手段，引起了广泛关注。

近年来，基于神经网络的数字水印技术因其高效、鲁棒性强等特点，成为研究的热点。

神经网络是一种模拟人类神经系统结构和功能的计算模型。

通过在神经网络中学习和训练，可以实现对数字水印的嵌入和提取。

首先，需要选择合适的神经网络结构，如卷积神经网络、循环神经网络等。

然后，通过训练神经网络，使其具备对数字水印进行嵌入和提取的能力。

在数字水印的嵌入过程中，首先将原始数字内容与水印信息进行编码，然后通过神经网络将编码后的水印嵌入到原始内容中。

嵌入过程需要考虑到水印的鲁棒性和隐藏性。

鲁棒性是指水印在经过各种攻击下依然能够被提取出来。

隐藏性是指水印在嵌入后对原始内容的影响尽可能小。

在数字水印的提取过程中，通过神经网络的反向传播算法，可以从包含水印的数字内容中提取出水印信息。

提取过程需要考虑到提取的准确性和鲁棒性。

准确性是指提取出的水印信息与原始水印信息的一致程度。

鲁棒性是指在经过各种攻击下仍能够准确提取出水印信息。

基于神经网络的数字水印技术具有许多优势。

首先，神经网络可以通过学习和训练自动提取和嵌入水印，减少了人工干预的需求。

其次，神经网络可以通过自适应学习提高水印的鲁棒性，使其在各种攻击下仍能够有效提取。

此外，神经网络可以处理大规模的数据，适用于各种不同类型的数字内容。

尽管基于神经网络的数字水印技术在保护数字内容的知识产权方面具有很大潜力，但仍面临一些挑战。

例如，如何设计合适的神经网络结构，以实现更高的嵌入容量和更好的鲁棒性。

此外，如何进一步提高水印的隐藏性，以减少对原始内容的影响。

综上所述，基于神经网络的数字水印技术在数字内容的知识产权保护方面具有广阔的应用前景。

通过进一步的研究和改进，相信这项技术将能够为数字内容的安全提供更加有效的保障。

基于协同神经网络的图像数字水印算法

cw = Ec ( c, F ( c, m , K ) ) ( 4)
( 2 ) 对每块进行 8 × 8 的 DCT变换来得到 1 024
个 2 维 DCT系数矩阵 F i = [ Fi ( u ^, ^ v) ], 0 ≤u ^, ^ v≤7; ( 3 ) 对每个 DCT系数矩阵的 Fi ( 0, 0 ) 进行从大 ^ ( 0, 0 ) , 并保留排序前后的位到小的排序来得到 F i 置对应关系 ; ～ ^ ( 0, 0 ) +α・m , α为 ( 4 ) 采用式 F ( 0, 0 ) = F
Abstract An digital im age water mark algorithm is p roposed based on the synergetic neural network, combined w ith encryp tion technique, to guarantee its robustness and security . The meaningful gray im age is serially p rocessed into watermark signal and embedded into the DC elements of the block DCT coefficient matrix of the host im age. W ater mark detection / extraction algorithm is realized by using synergetic neural network. The network ’ s input is possible water mark signal and its output is the recognition result . The emulational experim ents indicates that, the p roposed algorithm can fulfill the water mark detection / extraction at one tim e after im age p rocessing, and identify the watermark owner which show s good performance. Keywords digital watermark, synergetics, neural network, digital im age p rocess

基于卷积神经网络的数字图像水印算法研究

基于卷积神经网络的数字图像水印算法研究数字图像水印算法是一种信息隐藏技术，在数字图像领域得到了广泛的应用。

水印可以是一段文本、一张图像或其他形式的信息，通过插入数学算法创造一种可被添加和检测到的特征，嵌入到原始图像的像素中。

这种技术可以确保图像在传输和存储过程中不会被篡改，可以用于版权保护、身份验证和防伪等领域。

本文将讨论基于卷积神经网络的数字图像水印算法研究。

卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)被广泛用于图像和视频处理中，是深度学习的重要组成部分。

卷积神经网络的核心部分是卷积层、池化层和全连接层。

卷积层是网络的基本操作单元，通过对输入特征图进行卷积操作提取特征。

池化层通过缩小特征图分辨率的方法增加了网络的鲁棒性。

全连接层将池化层输出的特征向量映射到输出空间，实现分类和预测任务。

基于卷积神经网络的数字图像水印算法可以分为两种：盲水印算法和非盲水印算法。

盲水印算法不需要原始图像的信息，即可提取出水印信息。

非盲水印算法需要原始图像的信息才能提取出水印信息。

对于盲水印算法，常见的方法是将水印信息嵌入原始图像的特征空间中，从而保证水印信息的不可见性。

对于非盲水印算法，常见的方法是将水印信息嵌入原始图像的像素域中，在可控的嵌入强度范围内进行像素修改，从而保证水印信息的鲁棒性。

在实现数字图像水印算法时，需要考虑多种因素，如图像内容、水印嵌入强度和鲁棒性。

最常用的图像水印算法是离散余弦变换(DCT)算法、离散小波变换(DWT)算法和Singular Value Decomposition(SVD)算法。

这些算法具有简单易懂、快速高效和易于实现等优点。

然而，这些算法都是传统的方法，没有考虑到图像内容，可能会对图像造成破坏。

基于卷积神经网络的数字图像水印算法可以通过特征空间的嵌入实现无损的嵌入。

在此基础上，可以进一步考虑如何提高水印的鲁棒性。

常见的方法是使用对抗样本(Adversarial Example) ，即将随机扰动加到原始图像中，从而与嵌入的水印形成对抗。

基于深度学习的数字图像水印技术研究

基于深度学习的数字图像水印技术研究数字图像水印技术是一种在数字图像中加入隐藏信息的处理方式。

数字图像水印技术依靠合适的算法和有效的加密手段，可以对数字媒体进行保护。

目前，基于深度学习的数字图像水印技术逐渐崭露头角，成为数字媒体领域的研究热点。

本文将深入探讨基于深度学习的数字图像水印技术的研究现状和未来发展趋势。

一、基于深度学习的数字图像水印技术1、数字图像水印的发展历史数字图像水印技术的研究历史可以追溯到20世纪90年代。

早期的数字图像水印技术主要依靠直方图均衡化、变换域处理和嵌入算法等方式实现。

但是，这些技术存在着许多限制，比如鲁棒性不足、容易受到攻击等，因此在数字媒体应用中难以得到广泛的应用。

2、基于深度学习的数字图像水印技术的优势基于深度学习的数字图像水印技术相比较传统技术，解决了传统技术的很多限制，同时拥有更高的安全性、鲁棒性和适用性。

基于深度学习的数字图像水印技术可以通过卷积神经网络学习和提取图像中的高维特征，从而更好地保护数字媒体的版权和隐私。

同时，基于深度学习的数字图像水印技术能够有效地抵御恶意攻击，保证数字媒体在传输和存储过程中的完整性和安全性。

二、基于深度学习的数字图像水印技术研究现状1、卷积神经网络卷积神经网络是基于深度学习的数字图像水印技术中比较常用的一种算法。

卷积神经网络可以在保证传输和存储过程中图像质量的同时，有效地提取和隐藏水印信息。

此外，卷积神经网络还可以通过学习对不同形态的攻击进行适应，防止恶意攻击，保证水印的安全性。

2、GAN生成对抗网络(GAN)是一种利用生成器和判别器互相对抗的深度学习技术。

生成对抗网络可以用于数字图像水印技术中，通过生成和隐藏水印信息，提高鲁棒性和安全性。

生成对抗网络可以通过生成器来对数字图像进行水印隐藏，同时通过判别器对数据进行较为准确的分类，从而提高水印的安全性。

三、基于深度学习的数字图像水印技术未来发展趋势1、多模态数字媒体水印技术的研究随着数字媒体的快速发展，多模态数字媒体水印技术逐渐成为数字媒体领域中的研究热点。

毕业设计(论文)-基于dct域的数字水印算法研究与应用[管理资料]

毕业设计中文摘要毕业设计英文摘要目次1 绪论 (1)课题的研究现状及热点问题 (1)数字水印的关键技术及应用 (2)本文的主要研究内容 (5)2 数字水印的基本原理 (6)DCT域数字水印嵌入原理 (6)DCT域数字水印提取原理 (6)本章小结 (7)3 数字水印的嵌入设计 (7)DCT域数字水印嵌入流程 (7)水印嵌入的结果 (8)本章小结 (11)4 数字水印的提取设计 (12)DCT域数字水印提取流程 (12)水印提取的结果 (13)本章小结 (15)5 鲁棒性分析 (16)抗噪声测试 (16)抗压缩测试 (20)本章小结 (21)结论 (22)参考文献 (23)致谢 (25)附录A (25)附录B (27)1 绪论课题的研究现状及热点问题随着计算机的普及，许多传统媒体内容都向数字化转变，并且在电子商务中即将占据巨大市场份额，如mp3的网上销售，数字影院的大力推行，网上图片、电子书籍销售等等，在无线领域，随着移动网络由第二代到第三代的演变，移动用户将能方便快速的访问因特网上数字媒体内容，基于有线或无线网络的数字媒体内容的应用即将是信息时代新的传统。

但是，数字媒体内容的安全问题成了瓶颈问题，一度制约着信息化进程。

为了有效地解决信息安全和版权保护等问题,近年来提出了加解密、数字签名、数字指纹、数字水印等多种技术。

其中数字水印是20世纪90年代出现的一门崭新的技术,它通过在数字产品中嵌入水印信息来确定数字产品的所有权或检验数字内容的原始性[1]。

它弥补了加解密技术不能对解密后的数据提供进一步保护的不足, 弥补了数字签名不能在原始数据中一次性嵌入大量信息的弱点, 弥补了数字指纹仅能给出版权破坏者信息的局限[2]。

国际上一些成立了专门的机构，如拷贝保护技术工作组（CPTWG,Copy Protection Technique Working Group）从1995年开始致力于基于DVD的视频版权保护研究，安全数字音乐创始（SDMI,Secure Digital Music Initiative）从1999年开始研究音频的版权版护，数字水印是其中的核心关键技术。

基于神经网络分类的图像水印算法

Ｊｎ０１ｕｅ２１
ｄｉ１．７４Ｓ．．０７２１．１０ｏ：０３２／ＰＪ１８．００５５１
基于神经网络分类的图像水印算法
邵晓根孙天凯，，丁宾王兴元，
（．１徐州工程学院信电工程学院，江苏徐州２１０；２大连理工大学计算机科学与技术学院，２０８．辽宁大连１６２）１０４
ｍｅｈｄ，ｉｔｎｓｔｏｍｕａｅａｇｒｔｍａｅｎｉｇｐｔｌｏｉａｅａｋｔｏｓｎｅｄｏｆｒｌｔｎａｏｉｌｈｂｓｄｏｍａｅｓａｉｍａｎｗｔｒｒ．ＷｈｌｅＡＮｗｓｕｅｓｔｅｔｘｕｅａｄｍｉｔＮａｓｄａｈｅｔｒｅｈａａｙｅｆｔｅｏｇｎｌｉｇ，ｔｅｔｘｕｅｚｎｆｔｅｏｇｎｌｍａｅｗｕｄｂｉｅｒｍｉｅｚｒｏｈｒｉａｍａｅｈｅｔｒｏｅｏｒｉａｇｏｌｅｇｖｎｐｏｎｎｌｌｉｈｉｉｙｈａｅｙｏｔｒｒｈｍｗａｍｐｏｅｙｕｉｇｔｅａｏｄｍａｐｎｅｒａｇｍｅｔＡｎｏｔｚｎｔｔｇｆｍｉｉｚｎｈｈｎｅｆｐｘｌａｓｉｒｖｄｂｓｎｈｒｌｐｉｇｒａｒｎｅｎ．ｎｐｉｉｇｓａｅｙｏｎｍｉｉｇｔｅｃａｇｓｏｉｅｓｗｓｍｉｒａｏｔｄｗｈｎｔｅｗｔｒａｋｉｅｅｄｄｈｐｌａｉｎｏｔｔｔａｔｏｕｒｎｅｄｔｅｓｈｌｓｎｓｎｈｏｕｔｅｓｄｐｅｅｈａｅｒｍｂｄｅ．Ｔｅａｐｉｔｆａｉｉｌｍｓｃｏｓｓｃｍｅｈｄｇａａｔｅｉｔｓｅｓａｄｔｅｒｂｓｎｓｈｇｅｏｈｉｉｌｔｒａｋｉｆｒｔｎｆｔｅｄｇｔｅａｗａｍｒｎｏｍａｉ．Ｔｅｅｐｒｎａｅｕｔｅｎｔａｅｔａｅｗｔｒａｋｉｒｂｓａａｎｔｃｔｔｃ，ｓｌ— ｏｈｘｅｉｍｅｔｒｓｌｄｍｏｓｒｔｔｔａｅｌｓｈｈｍｒｏｕｔｇｉｓｕｔｋａｔｓａａ

基于深度学习的图像水印算法及应用研究

基于深度学习的图像水印算法及应用研究随着互联网时代的到来，数字版权保护的需求也变得越来越重要。

而在数字版权保护中，水印技术是一种比较有效的手段。

传统的数字水印技术使用的是一些简单的算法，例如LSB嵌入和DCT变换等方法。

但是这些算法容易受到攻击和破解，并且假冒者可以通过简单的修改和压缩来删除水印。

因此，需要一种更加安全、有效、精细的图像水印算法来应对这些挑战。

近年来，基于深度学习的图像水印技术得到了越来越广泛的应用和研究。

深度学习技术可以利用神经网络强大的学习和处理能力，提高图片的鲁棒性和嵌入数据的嵌入能力。

在深度学习算法中，常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。

一、基于CNN的图像水印算法基于CNN的图像水印算法通常分为两种，一种是直接在图像上嵌入水印，另一种是通过训练深度学习模型来嵌入水印。

在直接嵌入水印的方法中，CNN模型可以自动学习并提取输入图片的特征，然后通过嵌入一些特殊的像素来生成带水印的图片。

这种方法的优点是简单有效，但是缺点是易受到攻击，数据隐私性较弱。

在通过训练深度学习模型来嵌入水印的方法中，首先需要训练一个带水印的CNN模型，然后使用该模型来完成水印嵌入。

该方法的优点是更加安全精细，但是需要大量的计算资源和时间来训练模型。

二、基于GAN的图像水印算法生成对抗网络（GAN）是一种通过对抗学习的方式生成新样本的深度学习模型。

在图像水印技术中，GAN可以被用来生成足够难以被攻击的水印。

具体的方法是，首先通过GAN生成一些随机噪声，然后将噪声和图像混合，生成带有随机噪声的图片。

接着，将带有随机噪声的图片输入到嵌入CNN模型中，完成水印的嵌入。

由于该方法可以将数据和水印混合生成自然的图像，因此能够有效地提高图像鲁棒性和数据安全性。

三、应用研究基于深度学习的图像水印技术已经被广泛应用于多个领域。

例如，在数字版权保护中，图像、音乐、视频、电子书等领域都可以应用。

在图像检索方面，图像水印可以用来对图像进行排序和比对，方便用户快速找到需要的内容。

基于卷积神经网络的盲水印算法研究

基于卷积神经网络的盲水印算法研究随着数字化时代的到来，网络安全问题也日益突出。

其中，盗版成为了数字媒体版权保护中的一个棘手问题。

为防止盗版，人们一直在对数字媒体进行加密、数字签名等技术探索，其中，盲水印技术在数字媒体版权保护中应用越来越广泛。

盲水印技术是指在不知道原始数据的情况下，对数据进行水印嵌入的一种技术。

在数字媒体版权保护中，盲水印技术可以用于对数字媒体进行鉴别、提取、定位等操作，从而实现对数字媒体的版权保护。

目前，盲水印技术主要分为基于时间域的盲水印技术和基于频域的盲水印技术。

其中，基于时间域的盲水印技术常用于对音频、视频等数字媒体进行版权保护，而基于频域的盲水印技术则更加适用于图像的版权保护。

基于卷积神经网络的盲水印算法，是当前数字媒体盲水印技术领域的热门研究方向。

它采用卷积神经网络（CNN）和深度学习等技术，对数字媒体进行水印嵌入和提取。

相比于传统的盲水印技术，基于卷积神经网络的盲水印算法在保护数字媒体版权方面更加高效、精准和可靠。

基于卷积神经网络的盲水印算法的优势主要体现在以下几个方面：1. 鲁棒性强基于卷积神经网络的盲水印算法对数字媒体的修改、攻击等恶意行为具有很强的鲁棒性。

在加入水印后，对数字媒体进行不同种类的修改，比如旋转、缩放、剪切等，可以通过基于卷积神经网络的盲水印算法进行有效的提取和定位。

2. 精确度高基于卷积神经网络的盲水印算法的提取精确度非常高。

通过采用中心对称卷积、大小一致的训练数据等措施，可以提高算法在定位水印时的准确性。

此外，基于卷积神经网络的盲水印算法还可以使用最小化均方差方法减小提取水印时的误差。

3. 扩展性强基于卷积神经网络的盲水印算法不仅可以应用于单通道的数字媒体，还可以应用于多通道的数字媒体，如RGB彩色图像、视频等，具有很高的扩展性。

基于卷积神经网络的盲水印算法的实现步骤主要包括以下几个方面：1. 水印嵌入首先，选取一个合适的水印图像，将其转换成二进制流。

基于神经网络的数字音频双重语义水印算法

Ｖ＿０１．４２ＮＯ．２
ＭａＬ２Ｏｌ３
２０１３年３月
基于神经网络的数字音频双重语义水印算法
邢玲，马强，朱敏
（西南科技大学信息工程学院四川绵阳６２１０１０）
【摘要】基于语义的数字水印算法研究是当前数字音频内容管理领域的热点问题，该文设计基于统一内容定位技术的音频语义标引框架，建立数字音频语义水印模型。提出了基于ＲＢＦ神经网络的双重语义水印算法，该算法用ＩＦ神经网络自适应选择水印嵌入的最佳音频片段，用小波变换提取所选音频片段的近似分量和细节分量，分别在两种分量中嵌入不同的语义信息，形成双重语义水印，实现语义信息和原始音频信号的一体化传输。根据语义水印信息的不同属性描述，实现音频资源的有效检测与监督。实验结果表明，当嵌入信息量较大的语义水印时，该算法仍有较好的鲁棒性和不可听性。关键词双重语义水ｃＦ；ＲＢ申经网络；同步码；统一内容定位
ｂｅｓｔｅｍｂｅｄｄｎｇｉｐｌａｃｅｏｆｗａｔｅｍａｒｒｋｎｇｉｎｉｈｅｔａｕｄｉｏｄａｔａｓｅｇｍｅｎｔ，ａｎｄｈｅｔｗａｖｅｌｅｔｔｒａｎｓｏｒｆｍｉＳａｌｓｏａｄｏｐｔｅｄｔｏｅｘｒａｔｃｔｈｅｔａｐｐｒｏｘｉｍａｔｅｗｅｉｇｈｔｎｄａｔｌｌｅｄｅｔａｉｌｃｏｍｐｏｎｅｎｔｏｆｈｅｔｓｅｌｅｃｔｅｄａｕｄｉｏｓｅｇｍｅｎｔ．Ｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔａｕｄｉｏｎｄｉｅｘｎｇｉｎｆｉｏｒｍａｔｉｏｎａｓｄｕａｌｓｅｍａｎｔｉｃｗａｔｅｍａｒｒｋｎｇｉｒｅａｅｍｂｅｄｄｅｄｎｔｉｏｈｅｔｃｏｒｒｅｓｐｏｎｄｎｇｉａｕｄｉｏｓｉｇｎａｌ。ｎｄａｈｅｔ

基于混沌神经网络的水印加密和解密算法[发明专利]

专利名称：基于混沌神经网络的水印加密和解密算法专利类型：发明专利
发明人：郑秋梅,刘楠,杨金路,曹宝琴
申请号：CN201910998987.3
申请日：20191021
公开号：CN110766595A
公开日：
20200207
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明涉及一种基于混沌神经网络的水印加密和解密算法，属于信息隐藏技术领域。

本发明利用Logistic混沌映射对初值极其敏感的特性，及Chebyshev神经网络的良好的逼近效果，建立LCNN网络对水印进行加密，以保证水印的安全性。

本发明使用的LCNN神经网络在每次运行时得到的网络权值都不相同，水印加密的密钥也不相同，因此基于LCNN得到的加密算法有较大的密钥空间，安全性较高。

另外，当混沌初始值有微小的变动时，密钥变化很大，加密后得到的加密水印各不相同，能达到“一次一密”的期望目标，提高了算法的安全性。

申请人：中国石油大学(华东)
地址：266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号
国籍：CN
更多信息请下载全文后查看。

基于卷积神经网络的图像去水印技术研究

基于卷积神经网络的图像去水印技术研究随着数字媒体的普及和发展，图像的使用越来越广泛，而图像水印则成为了数字版权保护的一种重要手段。

然而，在实际应用中，有时候会出现需要去除图像水印的情况，例如对于一些历史的数字图像资料的处理、对于某些错误水印的修复等等。

在这种情况下，基于卷积神经网络的图像去水印技术就显得尤为重要。

在目前的图像去水印技术中，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）的技术已经被证明是一种非常有效的手段。

CNN可以通过不断学习和训练，自动地学习到图像的特征，并将这些特征用于去除水印。

在这种技术中，首先需要通过收集一组有标注的图像数据来训练网络，然后使用训练好的模型对新的图像进行去水印。

虽然基于CNN的图像去水印技术已经相对成熟，但是仍然有一些问题需要解决。

首先，CNN需要大量的训练数据，这是一项非常耗时和费力的工作，而且要求这些训练数据是高质量的、有标注的。

其次，CNN的模型结构和参数很多，如何选择合适的网络结构和调整参数，对于去除不同类型的水印会有很大的影响。

此外，对于那些复杂的多层水印，CNN技术仍然需要不断创新和改进。

基于CNN的图像去水印技术的应用还有很多的潜力。

例如，可以将其应用于成像系统，通过去除图像中的干扰性水印，来提高成像系统的清晰度和准确性。

此外，在数字证据鉴定等领域，也有可能会用到这种技术。

总之，基于CNN的图像去水印技术是当前比较有效的一种手段。

虽然存在一些问题，但是随着技术的不断发展和改进，相信这种技术将会在更多的领域得到应用。

1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。

基于卷积神经网络的数字水印算法研究
数字水印是一种将信息嵌入到数字媒体中，以实现版权保护和身份认证等功能
的技术。

随着数字媒体技术的不断发展，数字水印也逐渐成为一个热门的研究方向。

其中，基于卷积神经网络的数字水印算法被认为是一种高效、可靠的数字水印方案。

本文将对这一算法进行研究分析。

一、数字水印简介
数字水印是一种基于信息隐藏技术的技术，它可以将一些不可见的或不易察觉
的信息嵌入到数字媒体中，如图片、音频、视频等。

数字水印技术具有不可逆性、不可篡改性等特点，可以用于数字版权保护、身份认证、图像鉴定等领域。

数字水印技术的核心在于可嵌入性和鉴别性。

可嵌入性指数字水印应该被嵌入到媒体中而不影响媒体本身的质量；鉴别性指数字水印可以被准确地提取出来，而且不容易被篡改、掩盖。

二、卷积神经网络简介
卷积神经网络是深度学习中的一种重要的神经网络模型，最初用于图像识别。

卷积神经网络可以从输入层自动提取出一些特征，这些特征可以通过多个卷积层和池化层来表示，并通过多个全连接层来进行分类或预测。

卷积神经网络可以通过训练样本来学习到表示样本的特征，并具有很强的泛化能力。

三、基于卷积神经网络的数字水印算法原理
基于卷积神经网络的数字水印算法主要是在卷积神经网络中嵌入数字水印。

具
体地，数字水印可以嵌入到神经网络的输入层或者隐含层中。

在嵌入数字水印时，数字水印信息作为神经网络的一部分参与训练，以达到对数字水印的保护目的。

数字水印嵌入过程主要分为以下几个步骤：
1. 将原始数字媒体（如图片、音频等）表示为数学矩阵形式，作为卷积神经网
络的输入；
2. 将数字水印信息嵌入到数学矩阵中；
3. 将带有数字水印信息的矩阵送入卷积神经网络，进行训练；
4. 在提取数字水印时，将含有数字水印的数字媒体输入到训练好的卷积神经网
络中，通过网络输出提取嵌入的数字水印。

四、基于卷积神经网络的数字水印算法的优势
相较于其他数字水印算法，基于卷积神经网络的数字水印算法有以下几个优势：
1. 鲁棒性强：卷积神经网络中的参数可以通过训练自动学习到某些特征，这使
得数字水印算法对于各种媒体的变形和干扰都具有很好的鲁棒性。

2. 安全性高：数字水印嵌入在卷积神经网络的参数中，隐藏起来的同时又嵌入
到神经网络模型中，难以被恶意攻击者破解。

3. 可扩展性强：卷积神经网络的参数可以根据需要进行拓展，使得数字水印算
法具有较好的可扩展性。

五、数字水印的应用场景
数字水印技术的应用场景非常广泛，以下是其中的几个常见场景：
1. 数字媒体版权保护：将数字水印嵌入到数字媒体中以保护版权，可以在非法
复制或传播数字媒体时依然保持版权。

2. 图像鉴定：将数字水印嵌入到图像中，可对图像的来源、真实性和完整性等
方面进行鉴定。

这也是数字水印算法广泛应用于区块链领域的原因之一。

3. 身份认证：可将数字水印嵌入到身份证、护照等证件中，便于进行身份认证
和鉴别。

六、结论
基于卷积神经网络的数字水印算法是数字水印领域中一种新兴的技术，具有鲁棒性强、安全性高、可扩展性强等优点。

数字水印技术的应用场景非常广泛，在数字媒体领域、身份认证领域、图像鉴别领域等方面都有应用。

未来，随着数字媒体技术的不断发展，数字水印技术也将不断得到完善，为数字化社会的安全和管理提供更好的保障。