抗几何攻击的RGB图像鲁棒水印与基于卷积神经网
作者：admin时间：2019-04-17 03:40:16阅读：262来源：本站
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数字识别数据集对不同的LeNet-5网络结构进行研究对比。通过改变LeNet-5中卷积层和池化层数量,观察两个不同数据集中数字识别的准确率,即研究LeNet-5中卷积层和池化层的数量对数字识别正确率的影响;(2)在不同网络结构下,我们对每批次处理图像的数量、梯度下降步长和epochs等参数进行研究,并在MNIST和USPS数据集上得到了较好的实验结果。本论文主要从事多媒体数字水印抗几何攻击的研究,得到了一些有意义的成果。同时,在基于卷积神经网络的数字识别方面做了一些探索,分析了不同网络结构和不同数据库对数字识别准确率的影响。
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