| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 课题的研究背景和意义 | 第17-18页 |
| 1.2 数字水印的发展 | 第18-20页 |
| 1.3 数字水印的概念及面临的问题 | 第20-22页 |
| 1.3.1 数字水印的概念 | 第20-21页 |
| 1.3.2 数字音频水印所面临的问题 | 第21-22页 |
| 1.4 本文的主要内容和组织结构 | 第22-25页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第22-23页 |
| 1.4.2 论文结构和章节安排 | 第23-25页 |
| 第二章 数字音频水印综述 | 第25-47页 |
| 2.1 数字音频水印的基本理论框架 | 第25-28页 |
| 2.2 数字音频水印的特征及性能评价标准 | 第28-32页 |
| 2.3 数字音频水印的典型算法 | 第32-38页 |
| 2.3.1 基于不敏感区域水印算法 | 第33-34页 |
| 2.3.2 基于音频掩蔽效应的水印算法 | 第34-35页 |
| 2.3.3 基于扩频技术的音频水印算法 | 第35-36页 |
| 2.3.4 基于量化的水印算法 | 第36-38页 |
| 2.4 音频水印的应用领域 | 第38-41页 |
| 2.5 零水印的概念和模型 | 第41-45页 |
| 2.5.1 可逆水印、准可逆水印 | 第41-43页 |
| 2.5.2 零水印的概念 | 第43页 |
| 2.5.3 零水印的模型 | 第43-45页 |
| 2.6 本章小结 | 第45-47页 |
| 第三章 基于神经网络的鲁棒性音频零水印技术 | 第47-65页 |
| 3.1 引言 | 第47页 |
| 3.2 已有的零水印算法及存在的问题 | 第47-49页 |
| 3.3 基于神经网络的鲁棒性音频零水印算法 | 第49-63页 |
| 3.3.1 基于神经网络的零水印构造算法 | 第50-51页 |
| 3.3.2 基于神经网络的零水印检测算法 | 第51-52页 |
| 3.3.3 BP神经网络的原理 | 第52-55页 |
| 3.3.4 基于BP神经网络的零水印算法实验结果分析与讨论 | 第55-63页 |
| 3.4 本章小结 | 第63-65页 |
| 第四章 蚁群算法优化BP神经网络在音频零水印中的应用 | 第65-85页 |
| 4.1 引言 | 第65-66页 |
| 4.2 蚁群算法 | 第66-68页 |
| 4.2.1 概述 | 第66页 |
| 4.2.2 蚁群算法原理 | 第66-68页 |
| 4.3 蚁群算法的优化 | 第68-73页 |
| 4.4 优化蚁群算法在BP神经网络权值优化中的应用 | 第73-77页 |
| 4.5 蚁群算法优化神经网络在音频零水印中应用 | 第77-83页 |
| 4.5.1 蚁群优化的BP神经网络零水印构造算法 | 第77-78页 |
| 4.5.2 基于蚁群优化的BP神经网络零水印检测算法 | 第78页 |
| 4.5.3 仿真实验 | 第78-83页 |
| 4.6 本章小结 | 第83-85页 |
| 第五章 一种基于双极性量化的双水印算法 | 第85-101页 |
| 5.1 引言 | 第85页 |
| 5.2 音频脆弱水印及双水印技术概述 | 第85-88页 |
| 5.2.1 脆弱水印算法 | 第85-87页 |
| 5.2.2 双水印算法 | 第87-88页 |
| 5.3 基于双极性量化的双水印算法 | 第88-94页 |
| 5.3.1 小波包分析 | 第88-89页 |
| 5.3.2 二值水印图像预处理 | 第89-90页 |
| 5.3.3 脆弱水印双极性量化策略 | 第90-92页 |
| 5.3.4 水印嵌入过程 | 第92-93页 |
| 5.3.5 双水印检测过程 | 第93-94页 |
| 5.4 仿真实验结果及讨论 | 第94-100页 |
| 5.4.1 抗攻击鲁棒性测试 | 第95-97页 |
| 5.4.2 水印篡改检测及定位 | 第97-100页 |
| 5.5 本章小结 | 第100-101页 |
| 第六章 半脆弱音频零水印技术 | 第101-113页 |
| 6.1 引言 | 第101页 |
| 6.2 半脆弱水印技术概述 | 第101-103页 |
| 6.3 半脆弱音频零水印算法 | 第103-106页 |
| 6.3.1 水印图像预处理 | 第103页 |
| 6.3.2 音频自适应分帧 | 第103-104页 |
| 6.3.3 半脆弱音频零水印构造算法 | 第104-105页 |
| 6.3.4 半脆弱音频零水印的检测 | 第105-106页 |
| 6.4 仿真实验结果和性能分析 | 第106-111页 |
| 6.4.1 鲁棒性测试 | 第106-107页 |
| 6.4.2 篡改检测与定位 | 第107-111页 |
| 6.5 结论 | 第111-113页 |
| 第七章 总结和展望 | 第113-117页 |
| 7.1 本文创新 | 第113-114页 |
| 7.2 展望 | 第114-117页 |
| 参考文献 | 第117-127页 |
| 致谢 | 第127-129页 |
| 在攻读博士学位期间发表的论文及科研工作情况 | 第129-130页 |
