【摘 要】
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为了提高自然语言文本数字水印加密性能,提出基于遗传优化的自然语言文本数字水印加密方法。采用非线性向量量化编码方法进行自然语言文本数字水印图像分组检测,根据检测结果,采用图卷积网络分析,构建自然语言文本数字水印字典参数分析模型,获取自然语言文本数字水印Image2Mesh和RNN纹理分布集,通过先验知识特征分解,进行水印密钥控制,采用遗传进化迭代的方法生成自然语言文本数字水印。测试结果表明,该方法的水印加密性能较好。
【基金项目】
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青海民族大学高层次人才(博士)项目“基于部件组合的藏语语言模型”(项目编号:2021XJG19)。
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为了提高自然语言文本数字水印加密性能,提出基于遗传优化的自然语言文本数字水印加密方法。采用非线性向量量化编码方法进行自然语言文本数字水印图像分组检测,根据检测结果,采用图卷积网络分析,构建自然语言文本数字水印字典参数分析模型,获取自然语言文本数字水印Image2Mesh和RNN纹理分布集,通过先验知识特征分解,进行水印密钥控制,采用遗传进化迭代的方法生成自然语言文本数字水印。测试结果表明,该方法的水印加密性能较好。
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