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1.
提出一种新的用于图像认证及恢复的半脆弱水印算法。该算法的水印生成和嵌入都在原图像中进行,图像认证时不需要原始图像和任何有关水印的附加信息,从而提高了水印的安全性和保密性。实验结果表明,该算法可较好地区分对图像内容的恶意篡改和可接受的一般图像处理,当图像内容被篡改时,可以给出篡改的位置并有效恢复被篡改的内容。 相似文献
2.
一种新颖的图像水印嵌入方法 总被引:5,自引:0,他引:5
An novel embedding method for image watermark based on wavelet transform is proposed. With this method ,the value of each pels is modified directly,so that a bit of watermark information is embedded in every pel-s. Before emeded,the original image is decomposed by wavelet transform,and then,a correlation mask for every imagepels is confirmed by the characteristic and tree structure ralation of the wavelet coefficients. At last, the modified val-ue of every pels is controlled by its corresponding mask for watermark information embedded. The experimental re-sults show that the embedded digital watermarks with this proposed method are invisible and robust enough againstthe commonly used image processing techniques. 相似文献
3.
一种基于图象特征的小波水印 总被引:4,自引:0,他引:4
本文提出了一种用于图象版权鉴定的小波水印方法。该方法在一定的量化标准下利用小波变换提取图象的特征信息,通过混沌序列对其加密生成数字水印。然后,根据HVS的特点和小波系数间的内在联系确定嵌入强度和位置,将水印信息自适应地嵌入到低频部分。该方法保证了鲁棒性,并实现了脱离原图和参考水印的高概率检测。实验结果表明,这是一种行之有效的图象鉴定方法。 相似文献
4.
5.
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9.
针对现有心电图信号分类方法精度较低,模型训练收敛速度较慢的缺点,提出一种基于叠加去噪自动编码器和深度神经网络方法的新型分类方法。该方法采用无监督学习方式,利用带有稀疏约束的叠加去噪自动编码器,实现心电图原始数据的特征学习。基于深度神经网络对信号进行分类,同时利用监督式自主学习微调方法对神经网络权重进行适时调整,从而保证信号分类的精度和质量。利用三个机构的经典数据库对该方法进行实验研究,并与目前两种最新的方法进行对比。实验结果证明,该方法在专家标记样本较少的情况下,仍能明显提高心电图数据分类的准确率,同时加快训练时的收敛速度。 相似文献
10.
针对WSN数据恢复成本比例较高的问题,提出一种利用改进压缩感知算法和单位圆盘图模型的WSN数据恢复方法。利用改进压缩感知算法恢复部分丢失数据的节点;将这些已恢复的节点数据当作已知,联合原有的正常节点,基于不同的网络拓扑,使用数据骡子进行剩余丢失数据的恢复;在改进压缩感知算法的支撑下,通过二次规划实现数据重构,采用一组具有先进移动能力的移动传感器来访问失效传感器的邻居节点,重新获取丢失数据。利用NS2仿真软件进行实验,仿真结果表明,相比其它几种较新算法,提出算法完成数据恢复所用成本更低。 相似文献