基于支持向量机的视频数字水印算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-18页 |
| ·本论文研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·国内外研究现状及目前存在的问题 | 第10-12页 |
| ·数字水印嵌入的典型算法及理论 | 第12-16页 |
| ·论文的主要研究内容及结构安排 | 第16-18页 |
| ·论文的主要研究内容 | 第16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 数字水印技术 | 第18-37页 |
| ·信息隐藏及数字水印技术 | 第18-19页 |
| ·数字水印的分类方法及特性分析 | 第19-22页 |
| ·数字水印分类方法 | 第19-21页 |
| ·数字水印特性介绍 | 第21-22页 |
| ·数字水印的预处理 | 第22-25页 |
| ·基于Arnold置乱的加密算法 | 第22-23页 |
| ·基于采样图像的加密 | 第23-24页 |
| ·基于混沌置乱加密算法 | 第24-25页 |
| ·数字水印(含视频)的性能测评方法 | 第25-30页 |
| ·视觉质量的评测方法 | 第25-28页 |
| ·水印鲁棒性的评测方法 | 第28-30页 |
| ·视频水印的特性介绍 | 第30-31页 |
| ·视频水印技术分类 | 第31-32页 |
| ·视频水印的嵌入分类 | 第32-34页 |
| ·前置视频水印算法 | 第33页 |
| ·内置式及后置式视频水印技术 | 第33-34页 |
| ·视频数字水印检测及提取算法 | 第34-36页 |
| ·视频水印技术嵌入水印要求 | 第34-35页 |
| ·视频水印的检测算法 | 第35-36页 |
| ·视频水印的提取算法分析 | 第36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第3章 SVM理论与支持向量回归机 | 第37-56页 |
| ·SVM基本理论 | 第37-44页 |
| ·结构风险最小化归纳原理 | 第37-38页 |
| ·支持向量机基本方法 | 第38页 |
| ·线性情况 | 第38-41页 |
| ·非线性情况 | 第41-42页 |
| ·支持向量机的进一步说明 | 第42-44页 |
| ·支持向量回归机(SVR)模型 | 第44-54页 |
| ·不敏感损失函数 | 第44-45页 |
| ·ε-支持向量回归机 | 第45-46页 |
| ·基于二次ε-不敏感损失函数的ε-SVR | 第46-49页 |
| ·基于线性ε-不敏感损失函数的ε-SVR | 第49-50页 |
| ·v-支持向量回归机 | 第50-52页 |
| ·求解支持向量回归机的算法 | 第52-54页 |
| ·核函数 | 第54-55页 |
| ·核函数的定义 | 第54-55页 |
| ·常用核函数 | 第55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于支持向量机的数字视频水印算法 | 第56-66页 |
| ·本文所提水印方案 | 第56-57页 |
| ·支持向量机优势分析 | 第57-58页 |
| ·水印的嵌入算法 | 第58-64页 |
| ·水印图像的预处理 | 第58-59页 |
| ·视频序列的预处理(关键帧的选择) | 第59-60页 |
| ·视频水印的嵌入 | 第60-64页 |
| ·水印的提取算法 | 第64-65页 |
| ·本章小结 | 第65-66页 |
| 第5章 实验结果与分析 | 第66-69页 |
| ·噪声攻击 | 第66-67页 |
| ·压缩攻击 | 第67-68页 |
| ·本章小结 | 第68-69页 |
| 第6章 全文总结及后续工作展望 | 第69-71页 |
| ·全文总结 | 第69-70页 |
| ·后续工作及展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-74页 |
| 致谢 | 第74页 |
