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以回归型支持向量机(SVR)理论基础,提出了一种可有效抵抗几何攻击的图像水印检测新算法.该算法首先选取图像的组合矩作为特征向量,并通过SVR对旋转、缩放、平移等几何变换参数进行训练学习,以获得SVR训练模型;然后利用SVR训练模型对待检测图像进行数据预测,并结合预测输出结果对其进行几何校正;最后从已校正数字图像内提取出水印信息.仿真实验结果表明,本文算法对常规信号处理(滤波、叠加噪声、JPEG压缩等)和几何攻击(旋转、缩放、平移、剪切等)均具有较好的鲁棒性。 相似文献
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可有效抵抗一般性几何攻击的数字水印检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
以回归型支持向量机理论为基础, 结合性能稳定的伪Zernike矩和Krawtchouk矩, 提出了一种可有效抵抗一般性几何攻击的强鲁棒数字图像水印检测算法. 该算法首先选取图像的低阶Krawtchouk矩作为特征向量, 然后利用SVR对几何变换参数进行训练学习并对待检测图像进行数据预测, 最后对其进行几何校正并提取水印信息. 仿真实验结果表明, 该数字图像水印检测算法不仅具有较好的不可感知性, 而且对常规信号处理和一般性几何攻击均具有较好的鲁棒性. 相似文献
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