零水印神经网络双水印篡改定位奇异值分解论文.doc

数字音频零水印算法及研究【摘要】 多媒体技术的迅速发展为数据的存取和传输提供了较大便利,提高了信息表达的准确率和效率,但随之出现的作品侵权、篡改等问题也十分严重,尤其是近年来,以MP3为代表的网络音乐在互联网上被任意编辑、复制,对版权所有者造成了巨大的经济损失。因此,数字水印技术作为一种潜在的解决方案受到国内外学术界的广泛关注。全文针对数字音频零水印算法做了较为深入的研究,主要内容如下：(1)分别构造了无意义以及有意义音频零水印算法。无意义零水印算法是以小波分解为基础,利用奇异值的稳定性构造水印,实验结果表明此算法的鲁棒性优于其他一般算法；有意义零水印算法的设计是将音频水印信号作为训练目标,利用RBF神经网络构造水印,并采用双混沌算法对系统加密,增强了水印的安全性,通过攻击测试表明有意义零水印系统具有良好的鲁棒性。本文所设计的无意义、有意义零水印算法,都是在满足水印不可感知性能的前提下,提高了水印的鲁棒性,并实现了盲检测。(2)针对以往双水印算法鲁棒性和信噪比不高的问题,提出了一种新颖的双重音频水印算法。该算法利用鲁棒水印抗攻击能力强,以及脆弱水印对攻击敏感的特性,将二者有机结合发挥各自的优势,实现了版权认证和内容完整.更多还原【Abstract】 As the rapid development of the socity, digital multimedia products have been widely used. But digital products can easily be copied and modified, piracy and manipulate phenomenon becomes spread. Therefore how to protect copyright and legal rights become a hotspot in the research through the digital watermarking technique effectivelyMain contents of this thesis are as follows:(1)Meaningless zero-watermarking in the scheme was based on wavelet decomposition and the stability of the introduction o.更多还原 【关键词】 零水印； 神经网络； 双水印； 篡改定位； 奇异值分解； 【Key words】 zero-watermarking； neural network； dual watermarking； tampering localization； SVD； 【索购论文全文】138113721 139938848 即付即发目录摘要 3-5 ABSTRACT 5-6 第一章 绪论 9-17 1.1 研究目的与意义 9-10 1.2 数字水印基本原理 10-12 1.3 数字水印的分类 12-14 1.4 数字水印的应用 14-15 1.5 论文的主要内容 15-17 第二章 数字音频水印技术的基本概述 17-26 2.1 音频水印的基本模型 17-18 2.2 音频水印的几种典型算法 18-21 2.3 数字音频水印的评价标准 21-23 2.4 零水印的概念与模型 23-25 2.5 本章小结 25-26 第三章 基于小波域的无意义以及有意义的数字音频零水印 26-47 3.1 小波变换发展及理论 26-29 3.1.1 小波变换的定义 27-28 3.1.2 小波变换的特点 28-29 3.2 构造无意义的音频零水印 29-35 3.2.1 基于DWT常用的数字音频零水印构造算法 29-30 3.2.2 基于奇异值分解的数字音频零水印构造算法 30-32 3.2.3 零水印的提取算法 32-33 3.2.4 仿真实验 33-35 3.3 构造有意义的神经网络音频零水印 35-46 3.3.1 BP和RBF神经网络的基本知识及网络结构 35-37 3.3.2 水印的加密算法 37-39 3.3.3 零水印的构造算法 39-41 3.3.4 零水印的提取算法 41 3.3.5 仿真实验 41-46 3.4 本章小结 46-47 第四章 基于小波包分析的二重水印算法 47-69 4.1 双水印技术简介 47-48 4.2 小波包分析的基本知识 48 4.3 水印图像的预处理及加密算法 48-50 4.4 水印的量化 50-53 4.4.1 新的量化对象 51-52 4.4.2 新的双极性量化策略 52-53 4.5 二重水印的算法 53-68 4.5.1 鲁棒水印的构造算法 53-54 4.5.2 脆弱水印的构造算法 5