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一种基于神经网络与DCT变换的数字水印方法涉及数字水印技术领域，是鲁棒性较强的不可见数字水印方法。本发明根据人眼视觉特性结合原始图像RGB分量的比例，自适应的嵌入水印，提高透明性，数字水印在抵御几何攻击方面不足，利用Hopfield神经网络的优势，在水印检测过程中，对水印图像进行校正，从而提高鲁棒性。新型数字水印方法可以更好地平衡水印透明性和鲁棒性之间的关系。
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Type： 发明申请
Patent No.： CN201811385721.3
Filing Date： 2018-11-20
Publication Date： 2019-03-29
Pub. No.： CN109544438A
Applicants： 北京工业大学
Legal Status： 撤回-视为撤回
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