基于神经网络的数字水印技术的研究
毕业设计(论文)数字图像水印技术的研究与实现
湖南涉外经济学院毕业设计（论文）题目DWT域数字图像水印技术的研究与实现作者学部电气与信息工程学部专业通信工程学号指导教师黄彩云二〇一一年五月十日湖南涉外经济学院毕业设计（论文）任务书电气与信息工程学部通信工程系系（教研室）主任:（签名） 2010 年 12 月 18 日学生姓名: 学号: 专业: 通信工程1 设计（论文）题目及专题： DWT域数字图像水印技术的研究与实现2 学生设计（论文）时间：自 2011 年 1 月 8 日开始至 2011 年 4 月 25 日止3 设计（论文）所用资源和参考资料：[1] 陈武凡.小波分析及其在图像处理中的应用[J].科学出版社,2002, [2] 何东健.数字图像处理[J].西安电子科技大学出版社,2003，[3] 陈书海，傅录祥.实用数字图像处理[J].科学出版社,2005. [4] 陈桂明.应用MATLAB语言处理数字信号与数字图像[J].北京科学出版社,2000. [5] 汪小帆,戴跃伟,茅耀斌.信息隐藏技术方法与应用[J].北京机械工业出版社,2001.4 设计（论文）应完成的主要内容：就对目前数字水印技术的发展状况，包括数字水印的基本特征及分类，数字水印处理系统的基本框架以及目前的一些主要算法进行了论述。
最后围绕数字水印的两个最重要的特点——隐蔽性和鲁棒性进行考虑，设计并实现了一个完整的水印系统。
5 提交设计（论文）形式（设计说明与图纸或论文等）及要求：(1) 撰写设计报告；(2) 设计报告要求字数达2万字，提供电子版和文字版；(3) 设计报告包括目录、中英文摘要、关键词、方案选择及确定、技术要求、设计过程及参数计算、软件流程图及源程序、调试方法及步骤、小结等；(4) 提供电路原理图，要求用A0或A1图纸描绘。
6 发题时间： 2010 年 12 月 18 日指导教师：（签名）学生：（签名）湖南涉外经济学院毕业设计（论文）指导人评语[主要对学生毕业设计（论文）的工作态度，研究内容与方法，工作量，文献应用，创新性，实用性，科学性，文本（图纸）规范程度，存在的不足等进行综合评价]指导人：（签名）年月日指导人评定成绩：毕业设计（论文）评阅人评语[主要对学生毕业设计（论文）的文本格式、图纸规范程度，工作量，研究内容与方法，实用性与科学性，结论和存在的不足等进行综合评价]评阅人：（签名）年月日评阅人评定成绩：毕业设计（论文）答辩记录日期：学生：江堃学号： 200703402205 班级：通信工程0702 题目：DWT域数字图像水印技术的研究与实现提交毕业设计（论文）答辩委员会下列材料：1 设计（论文）说明书共页2 设计（论文）图纸共页3 指导人、评阅人评语共页毕业设计（论文）答辩委员会评语：[主要对学生毕业设计（论文）的研究思路，设计（论文）质量，文本图纸规范程度和对设计（论文）的介绍，回答问题情况等进行综合评价]答辩委员会主任：（签名）委员：（签名）（签名）（签名）（签名）答辩成绩：总评成绩：摘要随着计算网络和多媒体技术的快速发展，特别是Internet的普及，信息安全问题日益突出。
基于神经网络的复合变换域视频水印算法研究
； 。 收稿日期 ： ２ ０ １ ２ ０ ４ ２ ３ ２ ０ １ ２ ０ ６ ２ ０ － － 修回日期 ： － － ； 基金项目 ： 陕西省教 育 厅 项 目 （ 西安市科技计划项目 Ｘ Ｋ ０ ９ ０ ７－５） （ ） ； ） 。 陕西省教育厅科研计划项目 （ Ｓ Ｆ １ ０ ０ ７ ０ ９ Ｊ Ｋ ３ ７ １ ， 作者简介 ： 张玉 杰 （ 男， 陕 西 武 功 人， 硕 士， 教 授， 硕士生导 １ ９ ６ ６ －） 师， 主要从事 信 息 采 集 与 处 理 、 嵌入式系统及 Ｄ 图像采集、 Ｓ Ｐ 技术应用、 图像处理和识别等研究 。
留在静止图像应用中 ， 如何对视频产品进行版权保护是目前 亟 需解决的一个问题 。 Ｓ ｗ ａ ｎ ｓ ｏ ｎ 等人提出基于三维小波变换的视 频 水 印 方 案 。 将 视频序列看成三维信号 ， 把视频按着场景划分 ， 以便在处理 时 可以考虑时域的冗 余 ， 但 是 这 种 方 法 对 几 何 攻 击 抵 抗 力 较 弱 ； Ｈ ｓ ｕ 和 Ｗｕ 提 出 了 一 种 在 ＭＰ Ｅ Ｇ－２ 中 嵌 入 伪 随 机 序 列 的 方 法 ， 虽然具有较好的隐蔽 性 ， 但 是 难 以 抵 抗 合 谋 攻 击 ；Ｊ ｏ ｒ ｄ ａ ｎ 等提出了一种直接针对 ＭＰ Ｅ Ｇ－４ 编码视 频 流 的 水 印 方 法 ， 并
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音频双重语义水印算法
Ｖ＿ ０ １ ． ４ ２ ＮＯ ． ２
Ｍａ Ｌ ２ Ｏｌ ３
２ ０ １ ３ 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 ６ ２ １ ０ １ ０ ）
【 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Ｒ Ｂ Ｆ 神 经网络 的双 重语义水 印算法 ，该算法用Ｉ Ｆ 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ｃ Ｆ ；Ｒ Ｂ 申 经 网络； 同步码 ； 统一 内容 定位
ｂ ｅ ｓ ｔ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｎｇ ｉ ｐ ｌ ａ ｃ ｅ ｏ ｆ ｗａ ｔ ｅ ｍ ａ ｒ ｒｋ ｎｇ ｉ ｎ ｉ ｈｅ ｔ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｄ ａ ｔ ａ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ，ａ ｎｄ ｈｅ ｔ ｗａ ｖ ｅ ｌ ｅ ｔ ｔ ｒ ａ ｎ ｓ ｏｒ ｆ ｍ ｉ Ｓ ａ ｌ ｓ ｏ ａ ｄ ｏ ｐ ｔ ｅ ｄ ｔ ｏ ｅ ｘ ｒａ ｔ ｃ ｔ ｈｅ ｔ ａ ｐ ｐ ｒ ｏ ｘ ｉ ｍａ ｔ ｅ ｗｅ ｉ ｇ ｈ ｔ ｎｄ ａ ｔ ｌ ｌ ｅ ｄ ｅ ｔ ａ ｉ ｌ ｃ ｏ ｍｐ ｏ ｎ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｈｅ ｔ ｓ ｅ ｌ ｅ ｃ ｔ ｅ ｄ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｓ ｅ ｇ ｍｅ ｎ ｔ ．Ｔ ｈ ｅ ｄ ｉ ｆ ｆ ｅ ｒ ｅ ｎ ｔ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｎｄ ｉ ｅ ｘ ｎｇ ｉ ｎｆ ｉ ｏｒ ｍａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｓ ｄ ｕ ａ ｌ ｓ ｅ ｍａ ｎｔ ｉ ｃ ｗａ ｔ ｅ ｍ ａ ｒ ｒｋ ｎｇ ｉ ｒｅ ａ ｅ ｍｂ ｅ ｄ ｄ ｅ ｄ ｎｔ ｉ ｏ ｈｅ ｔ ｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｓ ｐ ｏ ｎ ｄ ｎｇ ｉ ａ ｕ ｄ ｉ ｏ ｓ ｉ ｇ ｎ ａ ｌ 。 ｎｄ ａ ｈｅ ｔ
数字水印技术-变换域算法
数字水印与原始媒体数据紧密结 合，不易被察觉，同时可以在需 要时提取出来。
数字水印技术的应用场景
版权保护
通过数字水印技术，可以在数字 媒体中嵌入版权信息，以防止未 经授权的复制和传播。
内容认证
数字水印可以用于验证数字媒体 的完整性和真实性，以防止篡改 和伪造。
多媒体内容隐藏信
息
在数字媒体中隐藏一些不易察觉 的信息，如时间戳、标识等，以 实现一些特殊的应用需求。
VS
DWT将图像分解成不同尺度的小波 系数，每个尺度上的系数都对应于不 同的频率范围。基于DWT的数字水 印算法可以在不同尺度上嵌入水印信 息，以实现多分辨率的水印。提取和 检测水印时，需要利用小波逆变换将 图像重构到原始尺度。
基于FFT的提取与检测算法
基于快速傅里叶变换（FFT）的数字水印算法利用傅里叶变换的频域分析能力，能够实现高效的图像处理和信号处理。
优点
鲁棒性
变换域算法在数字水印技术中具有较好的鲁棒性，可以在经过多种 信号处理操作后仍能检测和提取出水印信息。
隐蔽性
通过在变换域内嵌入水印信息，可以有效地隐藏水印，使其不易被 察觉。
安全性
变换域算法可以利用加密技术对水印信息进行保护，提高水印的安 全性。
缺点
01
02
03
计算复杂度
变换域算法通常需要较大 的计算量和存储空间，这 可能会影响水印的实时处 理和嵌入速度。
傅里叶变换（FFT）
要点一
总结词
傅里叶变换是一种经典的信号处理技术，用于将信号从时 间域转换到频率域。
要点二
详细描述
傅里叶变换将图像的像素值表示为一系列复数系数的和， 这些系数表示图像在不同频率下的强度和相位信息。通过 修改这些系数，可以在不显著改变图像质量的情况下，嵌 入和提取水印信息。然而，傅里叶变换在处理图像时存在 一些局限性，例如无法处理局部区域的信息，因此在实际 应用中不如离散余弦变换和小波变换常用。
基于协同神经网络的图像数字水印算法
( 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
图像数字水印技术研究综述
图像数字水印技术研究综述纲要：从数字水印的系统模型下手，对多种数字水印算法的精华思想进行研究综述和对照剖析。
此中包含 LSB 算法、 Patchwork 算法等空间域数字水印算法， DCT 、 DFT 、DWT 及其各自衍生发展出的多种频次域数字水印算法，还有鉴于向量机的数字水印算法和鉴于跳频技术的数字水印算法。
指出了各样算法的特色和合用范围。
重点词：数字水印；图像；版权保护；空间域；频次域中图分类号： TP391 文件表记码： A 文章编号：1009-3044(2008)36-2742-03Summary on Image WatermarkingTechnology WANG Wen-juan(School of Information, Capital University of Economic and Business, Beijing 100026, China)Abstract: Start with Digital Watermarking system model, summary and analysis the essence of many digital watermarking methods. Including the space domain digital watermarking algorithm such as the LSB algorithm, and the Patchwork algorithms , frequency domain digital watermarking algorithm such as DCT, DFT, DWT and their derivatives. There are digital watermarking algorithm based on the vector machines anddigital watermarking algorithm based on frequency-hopping technology. At last point out the various featuresof the algorithm and its application.Key words: watermarking; image; copyright; space domain; frequency domain1前言数字水印是解决多媒体信息的版权保护难题的一种技术，它是指利用数字作品中广泛存在的冗余数据和随机性，把版权信息等内容的数据（水印）嵌人到数字作品中，经过从加了水印的数字作品中检测或提取水印（有关版权的信息），进而起到保护数字作品版权的一种技术。
数字水印技术算法研究
人类视觉特性
人类视觉频域特性: 人眼对图像信息的处理并不是逐点来进行的，而是抽取空间、频 率或色彩的特征进行神经编码. 人的视觉感知特点与统计意义上的信 息分布并不一致,即统计上需要更多信息量才能表述的特征对视觉感 知可能并不重要,从感知的角度来讲无须详细表述这部分特征. 文献 [44]中提出了一种人眼视觉系统模型(HVS)，并给出了视觉系统的频 率响应函数
人类视觉频域特性
其中ω 为视角正对的径向频率,单位为周/ 度(cy形状的常数。 HVS 曲线的形状表示式见公式(3-8)
其中当ω max = 3 周/ 度时，HVS 曲线取得峰值。
人类视觉频域特性
图像信号的DCT 变换只是DFT变换的一部分，为了可以直接将视 觉响应函数与DCT 变换相结合，文献[44]中对仅适用于DFT变换的视 觉响应函数提出了矫正函数见公式(3-9)：
数字水印系统的基本原理
水印检测是水印算法中最重要步骤。一般来说，水印检测首先 是进行水印提取，然后是水印判决。若将这一过程定义为解码函数 D，那么输出的可以是一个判定水印存在与否的 0-1 决策，也可以 是包含各种信息的数据流，如文本、图像等(图 2-3)。
数字水印系统的基本原理
如果已知原始图像I和有版权疑问的图像I'，则水印提取及检测分别见公式 (2-3)和(2-4)。
水印的特性及应用
数字水印（Digital Watermarking）是往多媒体数据（如图像、 声音、视频信号等）中添加某些数字信息（水印）而不影响原数据的 视听效果，并且这些数字信息可以部分或全部从混合数据中恢复出来， 以达到版权保护等作用。这里水印的嵌入载体可以是图像、声音、视 频信号，还可以是文本格式，本文讨论的对象是数字图像。水印信息 也可以是各种媒体，本文选用了图像，不过通过适当的调整就可以适 应其他类型水印信息的嵌入。
基于卷积神经网络的手写体数字识别研究
基于卷积神经网络的手写体数字识别研究手写体数字识别是一项常见的图像识别任务，其主要目的是将手写数字形式的输入转化为数字形式的输出。
由于手写体数字的特征具有高度随机性和不规则性，传统的图像处理算法难以处理这种类型的问题。
因此，基于卷积神经网络（CNN）的手写体数字识别方法逐渐成为了主流。
一、卷积神经网络卷积神经网络是一种具有多层结构的神经网络，其主要目的是通过多个卷积层和池化层的组合，从输入图像中提取高级特征，最终实现对特定目标的识别。
在卷积层中，网络通过一组卷积核（即过滤器）将输入图像分成多个局部区域，并对每个局部区域进行卷积计算，以得到一组输出特征图。
在池化层中，网络通过对每个输出特征图进行采样，以得到一组下采样特征图。
卷积层和池化层的交替使用，可以逐渐将输入图像中的信息压缩和提取，最终将其转化为分类目标的特征表示。
二、手写体数字识别手写体数字识别是一种常见的卷积神经网络应用，其主要目的是将手写数字形式的输入转化为数字形式的输出。
手写数字识别的数据集通常包含大量的手写数字图像，可以用于训练和测试分类模型。
在实际应用中，手写数字识别可以用于识别银行卡号、邮政编码、车牌号码等数据，以及数字签名、手写笔记的识别等方面，具有广泛的应用场景。
三、基于卷积神经网络的手写体数字识别方法研究基于卷积神经网络的手写体数字识别方法已经得到了广泛的应用和研究。
在这方面，已经涌现出了许多经典的模型，例如LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet 等。
这些模型在设计上各具特色，都采用了不同的卷积层和池化层的组合方式，以提高分类性能和减少网络参数。
其中，经典的LeNet模型是第一个应用于手写数字识别的卷积神经网络，它包含了两个卷积层和三个全连接层，可以在MNIST数据集上达到99%以上的分类准确率。
随着深度学习技术的发展，一些更深的卷积神经网络模型也逐渐被引入到手写数字识别领域，以进一步提升分类性能和减少过拟合现象。
基于DWT-SVD数字水印算法共3篇
基于DWT-SVD数字水印算法共3篇基于DWT-SVD数字水印算法1数字水印技术是一种把信息嵌入到数字媒体中的技术，可用于图像、音频或视频等多媒体信息的保护。
其中DWT-SVD数字水印算法是一种应用广泛、效果优良的数字水印算法。
本文将从以下三个方面进行讲解：DWT-SVD数字水印算法的基本原理、其优点和不足以及应用场景。
一、DWT-SVD数字水印算法的基本原理DWT-SVD数字水印算法主要是使用小波变换DWT和奇异值分解SVD方法实现，其基本原理如下：首先，我们将需加入水印的原始图像进行一次小波分解，将其分解成多个低频子带和高频子带。
选取其中一些高频子带进行奇异值分解，得到一个奇异值矩阵以及对应的左右奇异向量。
其次，将需要嵌入的信息经过编码处理，得到一个水印向量，通过调整奇异矩阵中的某些值来将水印嵌入到奇异矩阵中。
最后，将修改后的奇异矩阵与左右奇异向量相乘，得到最终的水印图像。
反解时，将加入水印后的图像再次进行DWT分解，提取出嵌入的水印并解码，即可得到原始的水印信息。
二、DWT-SVD数字水印算法的优点和不足1. 优点DWT-SVD数字水印算法具有以下优点：1）水印容量较大，可嵌入的信息量较大，可达到几百比特甚至更高的水平，适用于保护大量机密信息。
2）水印的鲁棒性较强，可以抵御很多常见的攻击，如裁剪、旋转、缩放、添加噪声等。
3）加水印后的图像质量较高，肉眼难以察觉。
2. 不足DWT-SVD数字水印算法也存在以下不足：1）算法的复杂度较高，计算量较大。
水印嵌入和解码过程需要进行DWT和SVD计算，耗费时间较长。
2）水印的鲁棒性受到嵌入位数和噪声干扰的影响，过高的噪声会使水印易被攻击者攻击。
三、DWT-SVD数字水印算法的应用场景DWT-SVD数字水印算法广泛应用于数字版权保护、信息安全等领域。
具体应用场景包括：1. 银行或金融机构的重要数据或文档嵌入数字水印，保护机密信息。
2. 电影、音乐、软件等数字内容的版权保护，嵌入数字水印防止黑客盗版。
信息安全中的隐写与水印技术研究
信息安全中的隐写与水印技术研究随着互联网的迅猛发展，信息安全的重要性越来越受到人们的关注。
人们在传输和存储信息时，需要采取一些手段来保护其安全性和完整性。
而隐写和水印技术则是信息安全领域中常用的两种技术手段，本文将对这两种技术进行研究和分析。
一、隐写技术的基本原理与分类隐写技术是指在载体（如图片、音频或视频）中隐藏秘密信息的一种技术。
其基本原理是通过对载体进行一系列的变换和处理，将秘密信息以一种看不见或不易察觉的方式嵌入到载体中。
这样，在外部观察时，载体看起来和原始载体没有任何区别，只有掌握秘密信息的人才能提取出其中的信息。
根据隐写技术的嵌入位置和嵌入方式的不同，可以将其分为空域隐写和频域隐写两大类。
空域隐写是指直接在载体的像素或样本中嵌入秘密信息，常见的方法有最低有效位（LSB）替换、置乱和量化等。
而频域隐写则是通过对载体进行变换，将秘密信息嵌入到频域中。
这种方法相对于空域隐写更为复杂，但也更具有鲁棒性和隐藏性。
二、水印技术的原理与分类水印技术是指在数字媒体中嵌入一定的可见或不可见标记，用来识别归属或保护版权的一种技术。
其基本原理是通过对载体进行一系列的处理，将水印信息嵌入载体的特定位置或特定频率范围中。
与隐写技术不同的是，水印技术的目的并不是隐藏信息，而是提供一种可检测和可识别的标记。
根据水印的特性和嵌入方式的不同，可以将其分为可见水印和不可见水印两大类。
可见水印是指将透明或半透明的标记嵌入到载体中，使其可以直接被人眼观察到。
常见的可见水印包括公司或品牌的标志、版权信息等。
而不可见水印则是将标记以不易察觉的方式嵌入到载体中，除非采用特定的方法进行提取，否则很难被发现。
三、隐写与水印技术在信息安全中的应用隐写技术在信息安全中有着广泛的应用。
例如，在网络传输中，通过将加密后的秘密信息嵌入到图片或音频中，可以更好地保护信息的安全性。
此外，在实际生活中，隐写技术也可以被用于犯罪活动，如恐怖分子或间谍组织使用隐写技术传递秘密信息。
基于Hopfield网络后处理的数字文本水印算法
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： 垫
Ｓｃ ｅ ｉ ｎｃｅ ａｎ Ｔｅｃｈ ｌ ｄ ｎｏ ｏｇｙ ｎｎ Ｉ ｏｖａｔｏｎ ｉ Ｈｅｒ ｄ ａｌ
Ｔ 技 术
基于 Ｈ ｐ ｉｌ ｏ ｆ ｄ网络后处理的数字文本水印算法① ｅ
（． １ 西安邮 电学 院通信 工程 系
和 煦 ’ 张敏瑞 陕西 西安 ７ ； ２． １ ２１ ０１ 西安科技大学通信 与信息 工程学 院 陕西西安 ７ ０ ４） １ ５ ０
摘 要： 针对文本图像纹理丰富特点 ， 结合 Ｄ Ｔ域 信息隐藏能 力强和 Ｈ ｐｉ ｌ Ｗ ｏ ｆ。ｄ网络联 想记忆 能， 出一种基于 ｔ ｐｌｌ 提 ｌ ｆｅｄ网络 后处理的数 ｏ 字文本水印算法 。为 了克服文本 图像信息隐藏能 力差的缺点 ， 法对提取 出的水印信号经过 Ｈｏ ｆｅｄ网络 进行后处理恢复 ， 高水 印提 算 ｐ ｉｌ 提 取 准确度 。仿真结 果表 明 ： 该算 法可 以准确恢 复 出水 印信号 ， 能有效抵 抗噪 声 篡改 ．剪切 以及 Ｊ 压缩 攻击 。 并 ＥＧ Ｐ 关键词 ： 文本水印 ｔ ｐｉｌ ｌ ｆｅｄ网络 联想记忆 ｏ 中图分类号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ 文章编号 ： ６ ４ ０ ８ （０ ８ ０ （） ０ ２ — ２ １ ７ — ９ ｘ ２ ０ ）７ｂ一 ０ ２ ０
随 着 数 字 技 术 和 因 特 网 的 飞 速 发 展 ，各 种数字媒体（ 如文档 ．图像 视频 音频等） 的 存储 、复制 与传播变 得非常 方便 。人们 在享 受 数 字技 术带 来 便 捷 的 同 时 ， 字 产 品 安 数 全性 问题 也随之 而来 。２ ０世纪 ９ ０年代提 出 了数字水印技术”（ ｉ ｉａ ｔｒ ｒ ｉ ｇ 。 ＇ ｇ ｔｌＷａ ｅ ｍａ ｋ ｎ ） Ｄ 它 与 信息 安全 、信 息 隐 藏 ． 数据 加 密 等 均 有密 切 关 系 。 它能 有 效 的维 护 数 字 作 品 及 数据 的 安 全性 ，是 信息 隐 藏 领 域 的 一 个 重 要分 支 。 文本 文 档 是 最 常 见 、最 普 遍 的 信 息 交流 媒 体 ，数字 文 本 的 保 护 问 题 日益迫 切 ，因此 寻 求一 种 有 效 保 护 数 字 文 本 内 容 的方 法 非 常 值 得 研 究 。 文本水 印技 术 可 以对遗 嘱 契约 、合 同等重要 电子 文件加 入水 印 ， 以确 保该 文件 内容 的真 实性 。 通 常文 本 以 ＿ 值 的形 式 出 二 现， 所以文本 图像可以认 为是 二值 图像 ， 这类 二 值 图像 具 有 丰富 的纹 理 而 且 对其 像 素 任 何 不适 当的 修改 都可 能破 坏 原有 文本 意 义 。 而 目前数 字水 印有 多个研究 方 向 ，主要 集 中 在 图 像水 印方 面 。针 对 文 本 文 档的 水 印 算 法不 多， 且算法通 用性 较差 ， 例如针 对英文文 档 的水 印 算 法 往往 不 能 很 好地 应 用于 中 文
(完整版)基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现毕业论文
中南大学本科生毕业论文（设计）题目基于神经网络的手写数字识别系统的设计与实现目录摘要 (Ⅰ)ABSTRACT (Ⅱ)第一章绪论 (1)1.1手写体数字识别研究的发展及研究现状 (1)1.2神经网络在手写体数字识别中的应用 (3)1.3 论文结构简介 (4)第二章手写体数字识别 (5)2.1手写体数字识别的一般方法及难点 (5)2.2 图像预处理概述 (6)2.3 图像预处理的处理步骤 (6)2.3.1 图像的平滑去噪 (6)2.3.2 二值话处理 (7)2.3.3 归一化 (8)2.3.4 细化 (10)2.4 小结 (11)第三章特征提取 (12)3.1 特征提取的概述 (12)3.2 统计特征 (12)3.3 结构特征 (13)3.3.1 结构特征提取 (14)3.3.2 笔划特征的提取 (14)3.3.3 数字的特征向量说明 (15)3.3 知识库的建立 (15)第四章神经网络在数字识别中的应用 (17)4.1 神经网络简介及其工作原理 (17)4.1.1神经网络概述[14] (17)4.1.2神经网络的工作原理 (17)4.2神经网络的学习与训练[15] (18)4.3 BP神经网络 (20)4.3.1 BP算法 (20)4.3.2 BP网络的一般学习算法 (21)4.3.3 BP网络的设计 (22)4.4 BP学习算法的局限性与对策 (26)4.5 对BP算法的改进 (27)第五章系统的实现与结果分析 (29)5.1 软件开发平台 (29)5.1.1 MATLAB简介 (29)5.1.2 MATLAB的特点 (29)5.1.3 使用MATLAB的优势 (30)5.2 系统设计思路 (30)5.3 系统流程图 (31)5.4 MATLAB程序设计 (31)5.5 实验数据及结果分析 (32)结论 (27)参考文献 (28)致谢 (30)附录 (31)摘要手写体数字识别是模式识别中一个非常重要和活跃的研究领域，数字识别也不是一项孤立的技术，它所涉及的问题是模式识别的其他领域都无法回避的；应用上，作为一种信息处理手段，字符识别有广阔的应用背景和巨大的市场需求。
数字图像水印技术
数字水印的特点
安全性
数字水印难以被发现、擦除、篡改或伪造，同时， 要有较低的虚警率
可证明性
数字水印应能为宿主数据的产品归属问题提供完全 和可靠的证据
数字水印三要素
水印本身的结构
版权所有者、合法使用者等具体信息 伪随机序列 图标
水印嵌入算法 水印检测算法
数字水印加载和检测流程
文档水印
确定文档数据的所有者
从外观上分类
可见水印（可察觉水印）
如电视节目上的半透明标识，其目的在于明确 标识版权，防止非法的使用，虽然降低了资料 的商业价值，却无损于所有者的使用
不可见水印（不可察觉水印）
水印在视觉上不可见，目的是为了将来起诉非 法使用者。不可见水印往往用在商业用的高质 量图象上，而且往往配合数据解密技术一同使 用
数字指纹水印
基于数据目的的水印
包含关于本件产品的版权信息，以及购买者的 个人信息，可以用于防止数字产品的非法拷贝 和非法传播
数字水印的应用
版权保护、数字指纹、认证和完整性校验、内 容标识和隐藏标识、使用控制、内容保护、安 全不可见通信等
数字水印的应用
版权保护：表明对数字产品的所有权 数字指纹：用于防止数字产品被非法复制和散
提取原始水印：如文字、徽标
0-1判决：判定水印存在与否
W D(IˆW , I, K)
C
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两个基本定义：
感知相似性：设数字产品X,Y∈X，则符号X～ Y表示X和Y具有相同的感知形式。而符号X≠Y 表示X和Y是完全不同的数字产品，或表示Y是 相对于X质量下降的数字产品。
音频水印
保护MP3、CD、广播电台的节目内容等
数字水印技术研究与报告分析
数字图像处理论文郑婷婷姓名：专业：电子通信工程2011 年 6 月12 日数字水印技术：概念、应用及现状一、引言随着信息时代的到来，特别是Internet 的普及，信息的安全保护问题日益突出。
当前的信息安全技术基本上都以密码学理论为基础，即将文件加密成密文，使非法用户不能解读。
但随着计算机处理能力的快速提高，这种通过不断增加密钥长度来提高系统密级的方法变得越来越不安全。
另一方面，多媒体技术已被广泛应用，需要进行加密、认证和版权保护的声像数据也越来越多。
数字化的声像数据从本质上说就是数字信号，如果对这类数据也采用密码加密方式，则其本身的信号属性就被忽略了。
最近几年，许多研究人员放弃了传统密码学的技术路线，尝试用各种信号处理方法对声像数据进行隐藏加密，并将该技术用于制作多媒体的“数字水印”。
二、数字时代的密写术—数字水印数字水印( Digital Watermark )技术是指用信号处理的方法在数字化的多媒体数据中嵌入隐蔽的标记，这种标记通常是不可见的，只有通过专用的检测器或阅读器才能提取。
数字水印是信息隐藏技术的一个重要研究方向。
嵌入数字作品中的信息必须具有以下基本特性才能称为数字水印：1、隐蔽性：在数字作品中嵌入数字水印不会引起明显的降质，并且不易被察觉。
2、隐藏位臵的安全性：水印信息隐藏于数据而非文件头中，文件格式的变换不应导致水印数据的丢失。
3、鲁棒性：所谓鲁棒性是指在经历多种无意或有意的信号处理过程后，数字水印仍能保持完整性或仍能被准确鉴别。
数字水印技术的基本思想源于古代的密写术。
人类早期使用的保密通信手段大多数属于密写而不是密码。
然而，与密码技术相比，密写术始终没有发展成为一门独立的学科，究其原因，主要是因为密写术缺乏必要的理论基础。
如今，数字化技术的发展为古老的密写术注入了新的活力，也带来了新的机会。
尤其是近年来信息隐藏技术理论框架研究的兴起，更给密写术成为一门严谨的科学带来了希望。
毫无疑问，密写技术将在数字时代得以复兴。
数字图像篡改盲检测检测技术研究
数字图像篡改盲检测检测技术研究随着数字图像技术的发展，图像篡改已经成为了一种十分普遍的现象。
在当前的社会环境下，伪造图像已经成为了一种常见的行为，而这种行为往往对我们的社会秩序和个人利益都会造成很大的损害。
数字图像篡改的检测技术已经成为了一项非常紧迫和重要的研究课题。
在这个领域中，盲检测技术更是备受关注，因为它能够在不需要任何先验知识的情况下，对图像进行有效的检测。
本文将对数字图像篡改盲检测技术进行深入的研究和分析。
一、数字图像篡改的定义和分类数字图像篡改是指对数字图像进行一系列的修改操作，使得原始图像的内容和结构发生了变化。
这种修改操作往往可以通过图像编辑软件、复印机等工具进行，而且在当前的数字技术条件下，图像的篡改非常容易实现。
数字图像篡改可以分为以下几种分类：1、复制移动篡改：即在图像中复制某个区域，然后将它移动到另一个位置。
这种篡改方式的目的往往是为了隐匿图像中一些不希望被发现的信息。
2、利用图像编辑软件进行篡改：现在有很多的图像编辑软件，它们活跃在各种智能手机、电脑和平板电脑上。
这些软件能够对图像进行各种操作，比如编辑、裁剪、滤镜等功能，这就为图像的篡改提供了便利条件。
3、数字图像压缩篡改：在图像传输过程中，往往需要对图像进行压缩处理，以减小图像数据的大小。
对图像进行压缩时，不可避免地会使得图像的信息发生丢失和变化，这也为图像的篡改提供了机会。
以上这些图像篡改方式都对图像的完整性和真实性造成了一定的威胁，因此数字图像篡改的盲检测技术研究就显得尤为重要。
目前，数字图像篡改盲检测技术已经取得了一些进展，主要集中在以下几个方面：1、基于数字水印的盲检测技术。
数字水印是一种嵌入在图像中的隐藏信息，它能够为图像篡改的检测提供一定的支持。
目前，数字水印技术已经获得了很多的研究关注，它可以用于对图像进行盲检测，以判断图像是否经历过篡改。
2、基于统计特征的盲检测技术。
通过对图像的统计特征进行分析，可以找到一些篡改图像和原始图像之间的差异。
基于BP神经网络的印刷体数字识别研究
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《数字水印技术》课件
内容完整性
数字水印技术可以用于验证数字 内容的完整性，通过提取数字作 品中的水印信息，可以检测数字 作品是否被篡改或损坏。
内容来源追溯
数字水印可以用于追溯数字内容 的来源，通过提取水印信息，可 以确定数字作品的作者或发布者 ，保证数字内容的真实性和可信 度。
内容篡改检测
数字水印技术还可以用于检测数 字内容的篡改行为，通过比较原 始水印和提取的水印信息，可以 发现数字作品是否被篡改或恶意 修改。
电子票据防伪
数字水印技术可以用于电子票据的防伪，以防止 伪造和篡改。
数字水印技术的发展历程
1993年，Caronni等人提 出了数字水印的概念，并 进行了初步的实验研究。
2000年左右，随着数字 媒体技术的普及，数字水 印技术的应用范围逐渐扩 大。
ABCD
1997年，国际信息隐藏 学会成立，推动了数字水 印技术的进一步发展。
利用深度学习技术提高水印的 鲁棒性和隐蔽性，以及利用神 经网络进行水印的生成和检测 是未来的一个重要方向。
动态水印技术的研究
随着媒体内容的动态变化，研 究如何在水印中嵌入动态信息 ，以实现更高级别的版权保护 和内容追踪是未来的一个研究 方向。
跨媒体水印技术的研究
随着多媒体内容的普及，研究 如何在水印中同时嵌入图像、 音频和视频信息，以实现跨媒 体版权保护和内容追踪是未来 的一个研究方向。
水印容量与嵌入强度的关系
水印容量决定了能够嵌入的信息量，而嵌入强度则影响水印的鲁棒性 ，如何在保证水印鲁棒性的前提下提高水印容量是一个挑战。
跨媒体一致性问题
数字水印需要在多种媒体上保持一致性，包括图像、音频和视频等， 这需要解决不同媒体间的水印同步问题。
数字水印技术的未来发展方向
网络图像水印技术及算法研究
网络图像水印技术及算法研究随着互联网和电子设备的普及，数字图像的产生和使用越来越普遍，而其中也存在着一些不可避免的问题，比如图像盗用、篡改等，这些问题常常给个人和企业带来诸多的困扰和损失。
在这种情况下，网络图像水印技术应运而生，成为防范图像侵权、保护图像版权和安全的一种重要技术手段。
本文将对网络图像水印技术及算法进行探讨，并提供一些有关调整水印和评估水印这一过程中需要注意的技巧和方法。
一、网络图像水印技术网络图像水印技术可分为可加水印和不可加水印两类。
其中，可加水印是指将水印直接加入图像中，主要包括基于空间域和基于频域两种方法；不可加水印则是通过改变图像的一些特征来从而实现水印的效果，主要包括基于分层和基于变换的方法。
1.1 基于空间域的可加水印方法基于空间域的可加水印方法是指直接对图像进行像素值的改变，能够实现水印的非常好的嵌入。
这种方法的主要特点是加密强度高、嵌入速度快，适用于嵌入容量较小的水印。
常见的基于空间域的可加水印算法主要包括LSB算法、LSB-DCT算法和DWT-SVD算法。
LSB算法是现在使用较广泛的一种可加水印算法。
其原理是通过对像素位的改变实现水印的隐藏。
在实现上，该算法将水印信息加入到图像的最低位（Least Significant Bit）上，通过改变位数，实现水印信息的嵌入。
该算法安全可靠，且易于实现。
LSB-DCT算法则是在LSB算法的基础上，加入了离散余弦变换（DCT）的过程，将水印信息嵌入到DCT系数中。
DWT-SVD算法则是将离散小波变换（DWT）和奇异值分解（SVD）相结合，通过分组加密和局部最优化原则，保证了水印信息的鲁棒性和图像质量。
这两种算法同样展现了一定的优势。
1.2 基于频域的可加水印方法基于频域的可加水印方法是指利用图像的频域信息来插入水印，在保证图像可视质量的同时，增强了水印的鲁棒性，也适用于大容量水印的嵌入。
其中，基于离散傅里叶变换（DFT）和小波变换的可加水印算法比较常见。
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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。