基于完全反传播神经网络(FCNN)的数字水印新算法

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数字水印对于保护和鉴定多媒体信息是一项重要技术,它可以在非法复制和篡改中保护数字媒体。数字水印的嵌入与检测涉及到复杂的程序,其中包括对水印的随机化,选择水印的嵌入位置和检测位置,将随机水印嵌入到特殊位置并在此位置上检测水印等。本文设计了一个完全反传播神经网络方法,水印通过特殊的完全反传播神经网络嵌入于检测水印。区别于传统的方法,水印嵌入到FCNN的神经元上代替了嵌入在宿主图像上,因此数字水印图像几乎与宿主图像一样,大部分攻击不可能降低嵌入水印质量。实验结果表明,此方案能够达到鲁棒性、不可见性与真实性。
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