抗几何攻击的RGB图像鲁棒水印与基于卷积神经网络的手写数字识别算法

发布时间：2022-10-20 18:36

　　在多媒体信息安全方面,随着计算机互联网技术的日新月异,人们可以通过网络和各种社交软件轻而易举的获得数字多媒体作品,给人们的日常生活和工作带来了极大的便利。同时,数字多媒体作品的版权保护问题也成为了社会关注的焦点问题之一。为了提高RGB彩色图像水印抗几何攻击的鲁棒性,本文提出了一种基于RGB图像均值和直方图的鲁棒水印算法。首先,分别将RGB图像中的G通道和B通道中的像素值扩大2倍和3倍,通过对RGB图像进行高斯低通滤波、计算图像均值和直方图,嵌入水印信息;在提取水印信息时,同样先将RGB图像中的G通道和B通道中的像素值分别扩大2倍和3倍,再按照水印算法提取水印信息,实验测试100幅RGB图像的结果表明了本文提出的算法在抗几何攻击上的有效性。其次,在RGB图像中每个通道中嵌入相同比特的水印信息,通过实验测试表明RGB图像中由于各通道的均值和直方图各不相同,故各通道的鲁棒性也不同。另一方面,本文对基于卷积神经网络的手写数字识别进行了探索,介绍了卷积神经网络的基本结构,并对LeNet-5卷积神经网络的结构和参数进行了研究。本文的主要工作如下所述:（1）本文利用MNIST和USPS手写数字识别数... 

【文章页数】：65 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 研究现状
    1.3 文章主要内容及结构安排
    1.4 创新之处
    1.5 本章小结
第二章 抗几何攻击的RGB图像鲁棒水印
    2.1 水印嵌入
    2.2 水印提取
    2.3 实验结果与分析
    2.4 本章小结
第三章 基于卷积神经网络的手写数字识别
    3.1 人工神经网络
    3.2 卷积神经网络
    3.3 卷积原理
    3.4 池化
    3.5 全连接层
    3.6 LeNet-5卷积神经网络模型
    3.7 数据集
    3.8 手写数字特征提取
    3.9 实验结果及分析
    3.10 本章小结
第四章 总结与展望
    4.1 本文工作总结
    4.2 未来的工作展望
参考文献
硕士期间论文发表情况
致谢


【参考文献】：
期刊论文
[1]“有效行”特征对手写体字符的识别[J]. 王贵新,刘建胜,居琰,汪同庆,彭健,杨波.  电子科技大学学报. 2001(03)
[2]基于小波域的数字图象水印算法综述[J]. 强英,王颖.  计算机工程与应用. 2004(11)
[3]软件水印综述[J]. 张立和,杨义先,钮心忻,牛少彰.  软件学报. 2003(02)
[4]基于层次分解决策树的手写体数字识别[J]. 谭旭,孔梦荣.  微电子学与计算机. 2004(11)
[5]基于特征的印刷体数字符号识别系统[J]. 刘建华,牛秦洲,程小辉,王勇.  桂林工学院学报. 2005(01)
[6]手写数字识别的原理及应用[J]. 任丹,陈学峰.  计算机时代. 2007(03)
[7]HSV颜色空间的彩色图像数字水印算法[J]. 高清柳,李学斌.  计算机应用与软件. 2007(08)
[8]一种可抵抗MP3压缩的音频水印算法[J]. 王向阳,杨红颖,赵红.  自动化学报. 2007(03)
[9]基于小波变换的彩色数字水印关键技术[J]. 陈采军,郭志强,廖星星.  武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2005(05)
[10]手写体数字识别中图像预处理的研究[J]. 张猛,余仲秋,姚绍文.  微计算机信息. 2006(16)

硕士论文
[1]基于卷积神经网络的图像识别[D]. 蒋帅.吉林大学 2017
[2]基于动态随机卷积神经网络的手写数字识别方法[D]. 刘威.吉林大学 2017
[3]基于多变换域的数字图像水印算法研究[D]. 华梦.南京理工大学 2016
[4]基于人工神经网络的手写字母识别研究[D]. 阙为涛.天津大学 2016
[5]卷积神经网络在图像分类中的应用研究[D]. 吴正文.电子科技大学 2015
[6]基于卷积神经网络的手写数字识别软件的设计与实现[D]. 刘荣荣.内蒙古大学 2015
[7]基于HSV颜色空间的彩色图像与视频水印算法研究[D]. 高清柳.北京化工大学 2006



本文编号：3695091