| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·数字水印研究的背景和意义 | 第10-11页 |
| ·数字水印研究现状 | 第11-13页 |
| ·数字水印的应用研究 | 第13-15页 |
| ·本文研究内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 数字水印技术概述 | 第16-32页 |
| ·引言 | 第16页 |
| ·数字水印的基本原理 | 第16-17页 |
| ·算法的要求和设计 | 第17-18页 |
| ·文本水印 | 第18-24页 |
| ·文本水印分类 | 第19-21页 |
| ·用于版权保护的鲁棒数字文本水印 | 第21-23页 |
| ·用于认证的脆弱数字文本水印 | 第23-24页 |
| ·文本零水印技术 | 第24-26页 |
| ·文本零水印技术原理 | 第24-25页 |
| ·几种文本零水印算法 | 第25-26页 |
| ·可恢复文本水印 | 第26-30页 |
| ·可恢复文本水印的基本原理 | 第26-28页 |
| ·几种可恢复文本水印算法 | 第28-30页 |
| ·本章小结 | 第30-32页 |
| 第3章 汉字五笔字型拆分的零水印算法 | 第32-46页 |
| ·引言 | 第32页 |
| ·汉字五笔字型拆分方法 | 第32-34页 |
| ·算法原理及实现 | 第34-36页 |
| ·嵌入过程 | 第34-35页 |
| ·水印提取及认证 | 第35-36页 |
| ·实验仿真与性能分析 | 第36-44页 |
| ·格式攻击 | 第38-40页 |
| ·内容攻击 | 第40-42页 |
| ·虚警分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 第4章 基于 Hopfield 神经网络的文本可恢复水印算法 | 第46-63页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·Hopfield 神经网络与联想记忆 | 第46-50页 |
| ·Hopfield 神经网络原理 | 第46-48页 |
| ·联想记忆原理 | 第48-50页 |
| ·算法原理及实现 | 第50-53页 |
| ·水印嵌入过程 | 第50-52页 |
| ·水印提取与原始文本的恢复 | 第52-53页 |
| ·性能分析和实验结果 | 第53-62页 |
| ·透明性分析 | 第54-55页 |
| ·可恢复性分析 | 第55-56页 |
| ·鲁棒性分析 | 第56-60页 |
| ·可靠性分析 | 第60-61页 |
| ·与现有算法的对比分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 结束语 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 附录 | 第70页 |