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《2007'仪表,自动化及先进集成技术大会论文集(一)》2007年
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最小二乘支持向量机及其在数字水印中的应用

邢燕  檀结庆  
【摘要】:支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种通用学习方法,目前它在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都有应用,已经成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点之一。但其计算复杂,内存需求量大,用于大规模数据时较为困难。而最小二乘向量机避开了支持向量机所求解的相对繁重的二次规划问题,有效地提高了大样本学习的求解速度。本文首次提出一种基于最小二乘支持向量机的数字水印方法。利用图像邻域像素间强相关性的特点,先用最小二乘支持向量回归机建立图像邻域像素之间的关系模型,然后通过调整模型的输出值与中心像素值之间的大小关系来嵌入水印。实验表明,用该技术嵌入水印后的图像具有较好的透明度,并且能抵抗噪声、JPEG 压缩、低通滤波、放缩、剪切等一般的图像处理操作。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前2条
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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