计算机与现代化JISUANJIYUXIANDAIHUA2023年第3期总第331期文章编号：1006-2475（2023）03-0038-05收稿日期：2022-04-20；修回日期：2022-06-01基金项目：大学生创新创业训练计划项目（202010327002Z）；江苏省自然科学基金资助项目（BK20200839）作者简介：徐康健（2001—），男，江苏苏州人，本科生，研究方向：信息安全，人工智能，E-mail：xukangjian8@gmail.com；龚泓宁（2002—），女，广西玉林人，本科生，研究方向：信息安全，人工智能，E-mail：princesschenzige@icloud.com。0引言随着互联网技术高速发展，数字多媒体的版权保护问题愈发突出，如何保护数字产品的版权成为人们重点关注的一个问题。数字水印技术通过在多媒体数据中隐蔽的嵌入版权信息，能够实现版权鉴定和追溯的效力，是保护数字版权的有效手段和方法［1-3］。近年来，数字水印技术得到了广泛的研究，不可感知性和鲁棒性是评估水印算法的2个基本特性，因此提高水印的性能也就成为了主要研究方向［4-7］。随着机器学习技术的不断兴起，机器学习算法在分类预测、回归拟合等方面表现出的良好性能，使得越来越多研究者尝试使用机器学习解决数字水印的相关问题。Kandi等人［8］提出了一种基于自动编码器卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）的图像水印算法，一定程度上提高了水印信息的安全性。Yang等人［9］通过对原始载体图像进行金字塔对偶树方向滤波器组（PyramidalDualtreeDirectionalFilterBank，PDTDFB）分解并进行校正后嵌入水印信息，使其对几何失真攻击有一定的鲁棒性。Alshehri等人［10］使用缩减核极限学习机（RKELM）加上整数小波变换（IntegerWaveletTransform，IWT）和奇异值分解（SingularValueDecomposition，SVD）实现了盲数字水印方案，有着较低的误码率。Marjuni等人［11］针对不同颜色通道间的显著相关性，开发了一套基于四元数指数矩（QuadricErrorMetric，QEM）的彩色图像水印方案，以整体方式来处理彩色图像。如何合理、科学地确定数字水印的嵌入强度是水印研究中的关键问题，因为嵌入强度既与水印的不可见性有关，也会影响水印的鲁棒性性能［12-16］。有不基于SVR的嵌入强度自适应的图像水印算法徐康健，龚泓宁，李灿，佟德宇（南京财经大学信息工程学院，江苏南京210023）摘要：如何优化水印嵌入强度是数字水印研究中的关键问题，并与水印的鲁棒性和不可感知性密切相关。本文针对图像数据，基于SVR模型提出一种嵌入强度自适应的水印算法。...
