基于不变矩和神经网络的抗几何攻击水印技术

摘要：

针对数字水印领域中抗几何攻击这一难题,提出了一种新颖的盲水印方法.该方法充分利用BP网络具有很强的非线性逼近能力这一特点,建立含水印图象不变矩与水印不变矩之间的对应关系,因而在检测水印时不需原始图象.在检测水印时,提出了一种利用不变矩特征距离来计算水印相关性的方法.不变矩和神经网络的结合,不仅可以提高水印的强壮性,使水印算法具有抵抗几何攻击的能力,还可以充分利用神经网络的强壮性使水印的检测更加可靠.实验表明该方法具有良好的效果,不仅可以抵抗几何攻击,而且在高压缩比的JPEG压缩和一些图象处理下仍可检测到水印.同时该方法具有可推广性,可以进一步方便地应用于其它类型和不同变换域中的数字水印方法.

关键词：数字水印、几何攻击、不变矩、BP网络

所属期刊栏目：37

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2005-12-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：125-129