用于内容防篡改的文本零水印算法

基于政府部门或企事业单位发布的电子文档都是不允许被非法恶意的篡改,本文提出了一种基于汉字次序的文本零水印算法.首先统计电子文档中汉字的出现频次,然后提取高频次和低频次汉字出现的次序作为文档特征来构造零水印.仿真实验结果表明该文本水印算法构造的水印具有很好的透明性,在电子文档受到篡改的情况下,不需要原文档就可以有效地检测出.     

基于汉字结构知识的文本认证零水印算法

针对中文文本的内容认证问题, 结合汉字自身的特点, 提出一种基于汉字结构知识的文本零水印认证方案. 该方案将认证信息嵌入在被构造的二进制模式中, 而不是载体文本本身中, 适用于长短文本文档, 认证过程不需要第三方参与, 方案实用性较强. 该方案在水印构造与文本认证过程中, 采用汉字结构知识和混沌加密算法共同构造二进制模式, 安全性较好.     

基于视觉感知的立体图像零水印算法研究

人眼感知立体图像,主要是对图像内容和深度信息的感知,而视点之间的差异是形成立体图像深度感知的一个重要原因。本文基于人眼视觉感知特性,提出了视点零水印和视差零水印算法,视点零水印将视点图像的亮度Y分量分块做DCT变换,并根据DCT域中低频系数的大小关系来构造视点零水印,提高了水印的鲁棒性和不可见性;视差零水印通过求取左右视图的视差值,搜索得到左右视图的匹配区域,根据匹配区域内左右图像块的DC系数大小关系来构造视差零水印。统计两类零水印恢复率,达到对立体图像质量和立体感知质量客观评价的目的。实验结果表明,该水印算法具有良好的鲁棒性和不可见性,通过水印恢复率客观评价图像质量和立体感知质量,与人眼主观评价具有一致性。     

关系数据库零水印的构造算法

对传统的数据库的数字水印技术进行了分析,从理论上总结了已有方案的本质和局限性,并对作者早期的研究成果进行了修正和完善;在此基础上构造了一种数据库零水印的模型,并且对这种模型作了理论分析和算法实现;最后通过仿真实验对算法的可行性和有效性进行了验证和分析,结果表明该算法具有较好的鲁棒性.     

基于超混沌序列的数据库零水印算法

针对现有的数据库数字水印方案筛选数据项方法单一,由此造成水印容量低、鲁棒性差等问题,提出了基于超混沌变换的数据库零水印方案。该方案利用超混沌序列的伪随机性和遍历性等特点,筛选出待构水印的数据项;为最大限度的保护数据库系统,提出了数据库零水印方案及相应的检测方法。试验表明,本文的方案能够很好地抵抗子集增加、子集更改、子集删除等数据库水印攻击方法。     

一种基于NSST域LU分解的新型零水印算法

文章在数字图像版权保护方面提出了一种基于LU分解和非下采样剪切波变换(NSST)的新型零水印算法.算法首先将载体图像进行NSST变换,并将该子块图像由Logistic混沌系统从低频近似图像中提取.然后将子块图像分解为互不重叠的大小子块.其次将每一个子块图像进行LU分解,并通过判别子块U矩阵首行元素之和与所有子块首行元素之和平均值的数值大小产生零水印.实验结果表明,该算法在加性噪声、滤波、JEPG压缩等方面表现出较强的鲁棒性,而且在一定程度上能抵抗剪切和几何攻击.     

一种基于NMF的零水印算法

提出一种基于非负矩阵分解(Non-negative Matrix Factorization, NMF)构造密钥的二值零水印算法.先对载体图像进行NMF变换得到基于部分表示的基矩阵和相应的系数矩阵;再将水印置乱并扩展为系数矩阵的大小,比较相同位置上的二值水印与系数阵元素二进制编码的某个高位面值;当结果相同时,标记其位置在一个空白矩阵中,该矩阵随后作为密钥来检测水印.经过这样处理,水印信息嵌入到系数阵元素的高位面却并没有改变其值,使得嵌入水印图像表现出较好的抗攻击性能.通过与DCT零水印算法的比较实验,证明了本文算法的有效性.     

基于零水印的关系数据库版权保护

通过分析已有数据库水印方案,提出一种新的数据库零水印方案:取出部分能代表数据库重要特征及价值的属性值,以之为载体,载入有意义的版权信息,构造零水印;发生版权纠纷时,在待检数据库上重构载体,以之为依据,从零水印中分离出版权信息,判决归属。分析并实验说明方案具有较好的可行性及抗攻击性。     

一种新的关系数据库零水印算法

已有的各种关系数据库数字水印算法都对数值型属性进行了一定的修改,这样做其鲁棒性和安全性受到了限制,本文提出了一个数据库零水印的新算法,并且对该模型作了理论分析与算法实现,最后通过信真实验对算法的可行性和有效性进行了验证和分析,结果表明该算法具有较好的鲁棒性。     

基于音频特征和逼近信号统计特征的数字零水印算法

提出了一种基于音频特征和逼近信号统计特征的零水印算法.实验结果表明,该算法能根据音频自身的特点寻找到适合用于嵌入水印的音频帧,实现水印信息的嵌入、提取和盲检测,在不改变听觉质量的同时降低了计算量,提高了水印的鲁棒性.     

A text zero-watermarking algorithm based on Chinese phonetic alphabets

The text watermarking is a feasible method to protect the copyright from being copied and tampered. In this paper, a text zero-watermarking algorithm is proposed based on the connection between the Chinese characters and the Chinese phonetic alphabets. According to the predefined interval threshold, the proposed algorithm extracts the characteristics of the text content by valuing on the basis of the custom of Chinese phonetic alphabets. After being chaotic transformed, the algorithm combines the text characteristics with the embedded watermarking information in the Chinese text. The experimental results show that the watermarking’s capability of preventing tampering is up to 0.1%, which demonstrates the strong robustness and resistance to aggressive behavior of the algorithm.     

基于CCIPCA-LSSVM的文本自动分类算法

特征具有高维、稀疏性。为提高了文本自动分类准确率,针对PCA提取特征需要对大规模文本进行批处理,影响文本的准确率等,提出一种基于增量主元分析方法(CCIPCA)和最二小乘向量机(LSSVM)相结合的文本自动分类算法(CCIPCA-LSSVM)。首先通过互信法选择文本特征,然后采用CCIPCA高维文本特征进行提取,降低特征维数,消除冗余特征,最后采用LSSVM对提取特征进行学习,并通过粒子群算法对分类器优化,建立最优文本自动分类模型。仿真结果表明,相对于其它文本分类算法,CCIPCA-LSSVM提高了文本分类准确率和召回率,解决了文本特征提取过程存在的难题。     

基于表情符号和情感词的文本情感分析模型

文本情感分析是对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理、归纳和推理的过程。文本中的表情符号也能表达一定的情感。针对情感分析研究时先去除包含表情符号在内的停用词这一方法,本文在判断情感倾向性时考虑情感词和表情符号的共同作用,提出了一个包含表情符号的文本情感分析模型。通过设置一定阈值,可以对社交网络中过激情感进行实时监测。     

一种鲁棒音频零水印算法

为了实现数字音频的版权保护,根据音频信号的短时平稳特性和离散小波变换的多分辨率分析特性,设计了一种基于范重心和提升小波变换的数字音频零水印算法.算法首先将音频信号进行分帧,其次对分帧音频进行三级小波提升,提取低频近似分量的范重心,并根据分量范重心与均值向量之间的关系生成特征向量,最后将特征向量与水印运算得到代表原始音频的版权信息.实验结果表明,该算法对音频信号遭受的常见攻击具有较强的鲁棒性,同时密钥的使用保证了算法的安全性.     

一种统计特性的数字水印算法

提出一种鲁棒的DCT域盲水印算法,将DCT系数进行特殊的自定义排列分组,并根据奇偶差实现水印的最优化嵌入。该算法突破了传统的分块、寻找合适中频系数模式,解决了合适中频系数难找且嵌入容量小的问题。实验表明该算法计算简单,且具有良好的不可见性,并且在抵抗噪声和JPEG压缩攻击方面具有较强的鲁棒性。     

基于云模型的文本特征自动提取算法

在综合考虑特征整体与局部分布基础上,提出一种高性能的文本特征自动提取算法.算法引入云隶属度概念对特征分布进行修正,不需任何先验知识,能根据特征分布特点自动获取云隶属度高的特征集.实验结果表明:该特征集具有特征个数少、分类精度高的特点,性能明显比当前主要的特征选择方法的性能优.     

基于特征有序对量化表示的文本分类方法

文本分类技术应尽可能包含语言中各种各样的约束信息,但目前常用的文本表示方法却忽视组成文本的语言特征顺序。该文采用基于聚类的方法实现语言特征有序对的快速量化表示,并由此导出新的基于特征有序对的文本表示方法以揭示文本中所呈现出的语言特征顺序信息。运用向量空间质心法,分别依据词对和词类对表示文本并在3个数据集上进行实验。结果表明性能优于基于单纯词或单纯词类的文本表示方法,宏平均F1值绝对提高分别为3%~4%和5%~7%(相对改善分别是4%~5%和8%~10%)。由此说明特征顺序信息对提升文本分类性能具有重要作用。     

基于网络蜘蛛的新词自动发现算法研究

提出了一种基于网络蜘蛛的新词发现算法,通过该算法可以快速有效地搜集互联网资料,并从中自动发现新词。实验表明,该方法可以从网上快速搜集新词,获得的词典在分词能力上较传统方法有很大提高。     

基于分类算法的专利摘要文本分割技术

专利摘要是对专利的浓缩表述,将专利摘要按内容分割后,能更准确地定位对应的专利。由于专利摘要长度较短,而且不同内容间没有明显标志,使其分割不能使用传统的文本分割方法。本文将专利摘要的分割问题转化为句子分类问题,并尝试采用分类算法解决该问题。通过分析不同分类算法以及不同特征对本问题的解决效果,最终验证了利用句子分类方法进行专利摘要分割的可行性。     

基于改进BP网络的中文歧义字段分词方法研究

文本挖掘中中文歧义字段的自动分词是计算机科学面临的一个难题.针对汉语书写时按句连写,词间无间隙,歧义字段分词困难的特点,对典型歧义中所蕴含的语法现象进行了归纳总结,建立了供词性编码使用的词性代码库.以此为基础,通过对具有特殊语法规则的歧义字段中的字、词进行代码设定,转化为神经网络能够接受的输入向量表示形式,然后对样本进行训练,通过改进BP神经网络的自学习来掌握这些语法规则.训练结果表明:算法在歧义字段分词上达到了93.13%的训练精度和92.50%的测试精度.