| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-18页 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 | 第8-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 数字水印技术综述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 数字水印介绍 | 第12-13页 |
| 1.3.2 数字水印应用领域 | 第13-14页 |
| 1.3.3 数字水印性质 | 第14-15页 |
| 1.4 数字水印和手写签名认证结合 | 第15-16页 |
| 1.5 本文的主要研究内容和结构 | 第16-18页 |
| 第2章 基于K-L变换的多重数字水印算法 | 第18-32页 |
| 2.1 概述 | 第18-19页 |
| 2.2 K-L变换介绍 | 第19-22页 |
| 2.3 基于K-L变换的多重数字水印算法 | 第22-25页 |
| 2.3.1 水印嵌入算法 | 第22-23页 |
| 2.3.2 水印提取算法 | 第23-24页 |
| 2.3.3 基于K-L变换的数字水印算法的信号依赖性 | 第24-25页 |
| 2.4 实验结果和分析 | 第25-31页 |
| 2.4.1 不可见性评估 | 第26-27页 |
| 2.4.2 鲁棒性评估 | 第27-30页 |
| 2.4.3 与其它频域变换水印算法的对比 | 第30-31页 |
| 2.5 本章小结 | 第31-32页 |
| 第3章 基于DTW的在线手写签名认证算法研究 | 第32-45页 |
| 3.1 在线手写签名认证相关介绍 | 第32-34页 |
| 3.1.1 手写签名数据获取和预处理 | 第32-33页 |
| 3.1.2 手写签名认证评测标准 | 第33-34页 |
| 3.2 动态时间规整算法介绍 | 第34-37页 |
| 3.3 基于DTW相似度的签名认证 | 第37-40页 |
| 3.4 基于真伪签名时间差预分类的改进算法 | 第40-41页 |
| 3.5 基于自适应窗.的DTW改进算法 | 第41页 |
| 3.6 基于DTW和SVM的签名认证 | 第41-44页 |
| 3.7 本章小结 | 第44-45页 |
| 第4章 数字水印和签名认证结合 | 第45-54页 |
| 4.1 手写签名数字水印认证方案 | 第45-46页 |
| 4.2 基于拐点的特征点选取 | 第46-48页 |
| 4.3 基于PCA的特征提取和数据压缩 | 第48-49页 |
| 4.4 基于小波变换的特征提取和数据压缩 | 第49-52页 |
| 4.4.1 小波变换介绍 | 第49-50页 |
| 4.4.2 算法与实验 | 第50-52页 |
| 4.5 实验对比 | 第52-53页 |
| 4.6 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62页 |