基于GP算法針對(duì)預(yù)期攻擊的智能形成水印技術(shù).pdf

1、隨著數(shù)字媒體在網(wǎng)絡(luò)上的普遍存在，數(shù)字媒體的版權(quán)保護(hù)日益成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。根據(jù)研究向數(shù)字媒體中嵌入數(shù)字水印技術(shù)可以有效的解決版權(quán)保護(hù)、盜版和惡意篡改數(shù)字媒體內(nèi)容這些問(wèn)題。理論上，數(shù)字水印的嵌入沒(méi)有嚴(yán)格的限制。傳統(tǒng)的數(shù)字水印嵌入方案中將數(shù)字水印序列按照相同的強(qiáng)度嵌入到灰度圖片中。這種嵌入方案通常導(dǎo)致不可見(jiàn)問(wèn)題，在灰度圖片中平滑區(qū)域的視覺(jué)敏感性更強(qiáng)，需要嵌入弱強(qiáng)度的水印，但是同時(shí)水印的魯棒性降低。所以針對(duì)圖片的特點(diǎn)，需要針對(duì)不同特點(diǎn)的區(qū)域嵌

2、入強(qiáng)度不同的水印。Asma Ahmad[14]等人在利用HVS特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，提出了基于遺傳規(guī)劃算法針對(duì)灰度圖片進(jìn)行感知的形成水印技術(shù)。本論文在Asma Ahmad研究的基礎(chǔ)上，將對(duì)灰度圖片的預(yù)知攻擊因素增加到遺傳規(guī)劃算法的優(yōu)化過(guò)程中。此方法不但提高了水印的不可見(jiàn)性和魯棒性，同時(shí)在嵌入水印的圖片遭受到預(yù)期攻擊如：中值濾波、高斯噪聲、椒鹽、剪切和旋轉(zhuǎn)攻擊后，能更精準(zhǔn)的探測(cè)出嵌入圖片中的水印。利用人眼視覺(jué)系統(tǒng)的特點(diǎn)訓(xùn)練出最佳感知形成模型，使用

3、此感知模型形成水印進(jìn)行水印的嵌入；而后針對(duì)某種預(yù)知的攻擊，將預(yù)知攻擊類型加入到遺傳規(guī)劃算法的優(yōu)化目標(biāo)中，使嵌入水印的圖像具有抵抗某種預(yù)期攻擊的效果。探測(cè)水印序列使用盲檢測(cè)的線性相關(guān)檢測(cè)器[1]來(lái)檢測(cè)水水印。
　　 增加特定功能后的智能感知形成水印技術(shù)對(duì)比文獻(xiàn)[14]中算法的優(yōu)點(diǎn)包括：1。GP利用多適應(yīng)度值進(jìn)行進(jìn)化算法；2.將預(yù)期攻擊加入到GP智能形成水印感知形成水印技術(shù)中，此種模型增加了水印針對(duì)某種預(yù)期攻擊的抵抗性，在圖片受到攻