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一种基于神经网络的盲水印方法
  • ISSN号：1002-8331
  • 期刊名称：《计算机工程与应用》
  • 时间：0
  • 分类：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]福建师范大学计算机科学系，福州350007
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目(编号:60275023);福建省自然科学基金和教育厅资助项目(编号:A0210016,JA03028)
作者： 姚志强[1], 林崧[1], 林晖[1], 陈荔聪[1]
关键词： 小波变换, 神经网络, 水印, 稳健性
中文摘要：

该文提出一种在图像小波变换的低频系数中嵌入水印的方法，水印的提取是基于神经网络方法，而且不依靠原始输入图像。实验结果表明，该方法所实现的水印图像视觉效果好，且对常见的图像处理是稳健的。

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊（2014版）
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编：怀进鹏
  • 地址：北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编：100083
  • 邮箱：ceaj@vip.163.com
  • 电话：
  • 国际标准刊号：ISSN：1002-8331
  • 国内统一刊号：ISSN：11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:97887