基于心理声学模型数字音频水印算法

提出了一种将心理声学模型和小波变换、离散余弦变换相结合的数字音频水印算法,根据人耳听觉系统的掩蔽效应,计算载体音频信号的掩蔽阈值.为了消除图像水印的像素相关性,首先对水印图像进行置乱,以增强水印信号的安全性.然后将水印信号嵌入到小波变换近似分量的DCT变换域中,嵌入强度由掩蔽阈值自适应控制.仿真实验结果表明：该算法隐藏水印具有很强的不可感知性;叠加了水印的音频信号对数据压缩、加噪、重新采样、重新量化、低通滤波等常用的音频信号处理技术具有很好的鲁棒性.     

基于支持向量机的数字水印算法综述

对基于支持向量机的数字水印算法做了概要性的介绍,由于支持向量机可以通过有限的训练集样本得到小的误差,从而提高学习的泛化能力,因此支持向量机在版权保护领域有很好的应用效果．对基于支持向量机的数字水印技术的相关概念和现有算法进行了描述与分析,另外,对基于支持向量机的数字水印技术的未来发展方向和前景进行了预测．     

基于SVD-DWT的音频盲水印

提出了一种基于奇异值分解和离散小波变换的音频盲水印方法,将原始音频数据进行小波变换,提取低频分量分块奇异值分解后,利用置乱加密处理的水印图像,量化选取的奇异值,实现水印的嵌入过程.利用图像置乱和奇异值分解方法,提高了水印的不可感知性.另外在水印的检测与提取过程中不再需要原始载体数据,更加利于实际中的应用.通过MATLAB仿真实验表明,水印隐藏效果好,而且对多种攻击具有较好的鲁棒性.     

基于支持向量机的机器学习的研究

对机器学习、支持向量机的研究现状进行了综述,阐述了机器学习和支持向量机的基本概念以及支持向量机的训练算法.     

一种自适应音频双水印算法

提出了一种自适应音频双水印算法,算法既能对音频作品的版权进行保护,又能有效地证明其真实性,检测是否遭到篡改.该算法具有以下特点：⑴连续多次嵌入鲁棒水印,以提高水印提取的正确率,增强水印的鲁棒性,嵌入次数根据音频信息量自适应调整;⑵使用不同的量化算法嵌入不同作用的水印;⑶嵌入强度根据音频自身特征选取;⑷在提取水印的过程中不需要原始音频的参与.仿真实验表明：该双水印算法不仅具有较好的不可感知性,而且具有较好的鲁棒性和敏感性.     

基于小波支持向量机的金融预测

基于小波分析与支持向量核函数理论构造了一个小波支持向量机(WSVM),用以预测金融时间序列的波动率.与采用高斯核的标准支持向量机相比,由于小波核结合了小波分析的多分辨特性,因此可以更好地逼近任意非线性函数.仿真实验表明,小波支持向量机在股指收益波动率预测中具有较好性能.     

基于启发式搜索的音频水印方案

针对基于DWT-DCT-SVD的音频水印方案的不可感知性和鲁棒性相互制约,提出一种基于启发式搜索的音频水印嵌入方法.分析嵌入强度与不可感知性和鲁棒性之间的关系,构建音频水印嵌入强度的优化模型,设计一种启发式的搜索算法进行求解.实验表明,该水印方案可获得较好的不可感知性,能抵抗多种信号处理攻击和StirMark攻击.     

Curvelet变换用于人脸特征提取与识别

针对小波变换用于人脸识别时难以充分描述人脸曲线特征的问题,提出用Curvelet变换进行人脸特征提取与识别的新方法. 将人脸图像进行Curvelet变换,提取进一步压缩的低频系数和高频各子带的Curvelet能量特征为人脸特征向量,并采用支持向量机进行特征分类与识别. 以Orl和Yale人脸库进行测试,结果表明,该方法相比小波变换法识别效果更佳,且对光照、姿态和表情变化具有良好的鲁棒性.     

小波包分析和支持向量机用于直肠感知功能重建

针对临床上肛门失禁导致的直肠感知功能丧失,提出一种基于小波包分析和支持向量机( support vector machine,SVM)重建患者直肠感知功能的方法.分析人体直肠生理特征,将典型直肠压力收缩波形中的巨大移行性收缩作为产生便意的主要依据.利用小波包分析对直肠压力信号进行特征提取,以分解层结点的L2范数和标准差作为特征向量.通过提取的直肠压力信号特征向量对基于SVM的直肠感知预测模型进行训练,对SVM的惩罚因子和核函数宽度进行交叉验证优化,并利用训练后的模型进行便意预测,同时对比分析了基于前馈神经网络和基于不同核函数的SVM便意预测的准确率.实验结果表明,所提出的方法能帮助患者重建直肠感知功能.     

一种可能性测度的模糊支持向量机

支持向量机能够成功的解决分类和回归问题,但是训练数据都是精确的。如果支持向量机的训练集中含有模糊信息,即训练集中的输入训练样本点为模糊数,那么支持向量机将无能为力。基于此,在可能性测度理论和模糊机会约束规划的基础上,建立了模糊v-支持向量机模型,并将该方法应用于某病的诊断中,实验结果验证了该方法的有效性。     

局部统计特征的抗同步攻击音频水印

利用音频局部统计特征提出一种可同时抵抗时域拉伸和局部裁剪攻击的音频水印算法. 水印嵌入时先对音频信号进行鲁棒自适应分段,然后计算直方图和均值,参照均值修改直方图形状以完成信息隐藏. 理论分析和实验结果表明,该方法具有很好的抗时域拉伸性能,且抵抗局部裁剪攻击的性能有显著提高.     

基于傅里叶变换的自适应抗打印扫描水印算法

基于近似均匀对数极坐标变换以及傅里叶频域(discrete Fourier transform, DFT)感知通道分解,提出了一个兼顾鲁棒性和隐蔽性的盲水印算法,以抵抗普通打印扫描攻击.首先在频域分解得到中频嵌入环形区域,通过对数极坐标变换并结合局部频谱特性将水印自适应嵌入DFT中频区域,进而利用空间掩蔽对空间域图像进行失真补偿.理论分析和实验结果表明该算法具有良好的隐蔽性,对普通的打印扫描处理也获得了良好的鲁棒性.     

基于归一化图像的小波域水印算法

提出了一种基于小波变换的抗几何攻击数字图像盲水印算法.首先本算法以基于矩的图像归一化技术和不变质心理论为基础,获得嵌入水印的兴趣区域.其次,将得到的兴趣区域分成4块,分别对其进行小波变换后将其中3个低频子带嵌入水印,而将另一个低频子带计算量化步长.然后,将水印利用量化调制方式自适应地嵌入到小波域的低频系数.实验结果表明,该算法不仅具有较好的不可感知性,而且对几何攻击和常规信号处理都具有较好的稳健性.     

一种基于DCT与DWT的自适应图像水印算法

提出了一种基于DWT和DCT的自适应图像水印算法．该算法以DWT和DCT变换为基础,自适应选择水印嵌入位置,并且根据HVS亮度掩蔽模型对水印嵌入强度自适应调节．实验证明,本文算法对JPEG压缩、噪声等常规信号处理操作都具有相当好的鲁棒性．     

一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法

提出了一种基于分数余弦变换的数字图像水印算法.将原始图像分块并利用人类视觉系统的掩蔽效应将图像块分类,选择变换域中幅值较大的系数自适应地修正嵌入强度,以嵌入二值水印图像.实验结粜表明该算法能有效地保持图像的质量,并且对常见的图像处理如噪声叠加、JPFG压缩、均值滤波、图像缩放和图像裁剪等比余弦变换域中修改低频系数的水印算法具有更强的鲁棒性.     

基于LDPC码的MPEG-4鲁棒数字水印

提出了一种基于LDPC码的MPEG-4视频水印方案,利用LDPC码的纠错性能和人眼视觉特性在MPEG-4视频中实现数字水印的嵌入和提取. 嵌入前先对水印信息进行LDPC编码,将处理后的水印嵌入到视频I-VOP亮度分量的中频系数中. 盲提取时用LDPC迭代译码算法对提取的水印信息进行译码. 实验表明,该方案降低了水印在传输中的误码率,有效提高了抗攻击能力,对于常见的视频攻击具有较强的鲁棒性.