細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于圖像認(rèn)證的算法分析與實(shí)現(xiàn).pdf

1、在付出了慘痛代價(jià)之后，人們才發(fā)現(xiàn)承載在互聯(lián)網(wǎng)上的多媒體數(shù)據(jù)的內(nèi)容保護(hù)問題刻不容緩?；ヂ?lián)網(wǎng)為多媒體信息交流及交易提供了平臺，卻沒有有效解決安全保障問題。與文本數(shù)據(jù)不同，多媒體信息的數(shù)據(jù)量非常大，傳統(tǒng)的鏈?zhǔn)浇Y(jié)構(gòu)的消息認(rèn)證算法不僅耗時(shí)多，且占用大量的計(jì)算資源。隨著分布式技術(shù)的發(fā)展以及云概念的普及，一種并行、高效的認(rèn)證算法將倍受青睞。數(shù)字圖像是多媒體的一種，其加密方法易推廣到其它的多媒體形式中?；谶@些特點(diǎn)的考慮，本文利用細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)時(shí)、高

2、效等特點(diǎn)設(shè)計(jì)出一種并行、安全、高效的數(shù)字圖像認(rèn)證算法。本文的工作主要涉及了以下幾個(gè)方面：
　　①介紹了細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的理論基礎(chǔ)知識和發(fā)展背景，簡要分析了CNN的發(fā)展現(xiàn)狀以及本課題研究的意義。
　　②簡要介紹細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)，包括細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)理模型、狀態(tài)方程，給出了對細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)及狀態(tài)方程的穩(wěn)定性分析，就分析結(jié)果得出細(xì)胞神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反饋模板設(shè)計(jì)與其穩(wěn)定性有著密切的聯(lián)系。同時(shí)，重點(diǎn)介紹了 CNN用于數(shù)字圖像處理的基本思想