基于神经网络的扩展回声隐藏算法

提出了一种神经网络自适应扩展回声隐藏算法。利用PN序列将音频信号的单回声内核进行扩展后作为水印信号，提高了水印算法的安全性。该算法利用了神经网络的非线性映射能力确定扩展回声内核的幅值，从而避免了复杂的心理声学模型的计算过程，实现了水印嵌入的强度的自适应。仿真实验证明了该算法的有效性和可靠性。     

基于DCT域的参数自适应图像数字水印算法

互联网技术和数字多媒体信息技术以及电子商务技术的飞速发展对数据产品的版权保护提出了严峻的挑战。本文提出了一种基于DCT域的参数自适应图像数字水印算法，仿真实验表明，该算法具有对水印的不可见性、安全可靠性和鲁棒性，可广泛应用于数字多媒体电子消费产品的版权保护、金融电子票据、电子印章以及电子商务等领域。