基于独立成分分析的数字水印算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-16页 |
| ·数字水印的产生背景 | 第11-12页 |
| ·国内外的研究现状 | 第12-13页 |
| ·当前研究存在的问题 | 第13-14页 |
| ·本文的主要工作和创新点 | 第14-16页 |
| 第二章 数字水印技术 | 第16-37页 |
| ·数字水印的定 | 第16页 |
| ·数字水印的特点 | 第16-17页 |
| ·数字水印的分类 | 第17-18页 |
| ·数字水印的应用领域 | 第18-20页 |
| ·数字水印的框架 | 第20-21页 |
| ·几种典型的数字水印生成方法 | 第21-23页 |
| ·无意义水印信号的设计和产生 | 第21-22页 |
| ·有意义水印信号的预处理 | 第22-23页 |
| ·典型的数字水印算法 | 第23-32页 |
| ·数字水印的嵌入方式 | 第23-26页 |
| ·空间域算法 | 第26-28页 |
| ·变换域算法 | 第28-31页 |
| ·NEC水印算法 | 第31-32页 |
| ·数字水印的检测和提取 | 第32-33页 |
| ·常用的数字水印攻击方法 | 第33-34页 |
| ·数字水印系统的评价体系 | 第34-36页 |
| ·小结 | 第36-37页 |
| 第三章 独立成分分析 | 第37-51页 |
| ·独立成分分析的基本理论 | 第37-40页 |
| ·独立成分分析方法的产生背景 | 第37页 |
| ·独立成分分析的数学模型 | 第37-38页 |
| ·独立成分分析模型可解的约束条件 | 第38-39页 |
| ·独立成分的不确定性 | 第39-40页 |
| ·独立成分分析的常用估计算法 | 第40-45页 |
| ·非高斯极大化 | 第40-43页 |
| ·信息极大化判据 | 第43页 |
| ·互信息最小化 | 第43-44页 |
| ·极大似然估计 | 第44-45页 |
| ·扩展的独立成分分析 | 第45-46页 |
| ·独立成分分析中的数据预处理 | 第46-47页 |
| ·数据中心化 | 第46-47页 |
| ·数据白化 | 第47页 |
| ·固定点算法 | 第47-48页 |
| ·固定点算法的步骤 | 第47-48页 |
| ·固定点算法的特点 | 第48页 |
| ·仿真实验 | 第48-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第四章 基于ICA的数字水印 | 第51-66页 |
| ·流程和算法 | 第51-54页 |
| ·流程图 | 第51-52页 |
| ·算法描述 | 第52-54页 |
| ·ICA数字水印算法仿真实验 | 第54-65页 |
| ·仿真的训练部分 | 第54-57页 |
| ·仿真结果 | 第57-65页 |
| ·小结 | 第65-66页 |
| 第五章 总结与展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 硕士期间发表论文 | 第72-73页 |
| 致谢 | 第73页 |
