图像数字水印的神经网络模型及其优化算法研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号：
    60873117
  • 项目类别：
    面上项目
  • 资助金额：
    30.0万
  • 负责人：
    高铁杠
  • 依托单位：
    南开大学
  • 学科分类：
    F0201.计算机科学的基础理论
  • 结题年份：
    2011
  • 批准年份：
    2008
  • 项目状态：
    已结题
  • 起止时间：
    2009-01-01 至2011-12-31

项目摘要

本项目主要进行数字水印算法的神经网络模型及其优化设计研究，建立数字水印嵌入、检测和提取的一体化神经网络模型，是统计分析算法、神经网络复杂特性以及图像数字水印技术相结合的基础性研究工作。项目从神经网络的复杂性入手，通过分析其动力学特性进而研究其可以用来提取图像特征的单向性、能够用于可逆水印算法的有限时间收敛性，从而实现基于该神经网络的可逆（脆弱）水印技术；其次，应用神经网络的联想记忆功能，进行水印图像的部分或全部可恢复算法的研究，研究神经网络的联想记忆能力和水印嵌入容量与强度之间的关系，进而实现用神经网络替代目前常用的基于图像压缩技术的水印图像恢复技术；最后，独立成分分析算法(ICA)和线性判别分析算法(LDA)在水印算法的应用中，因为小样本训练而显得复杂和耗时,因此,项目研究能够用于水印技术实现的具有良好ICA和LDA性能的神经网络模型，并进行神经网络和这些算法在数字水印算法中的融合研究。

结项摘要

项目成果

期刊论文数量（17）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（13）
专利数量（0）
利用综合特征提取的数字图像版权保护算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    小型微型计算机系统
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    范礼, 高铁杠,杨群亭
  • 通讯作者：
    范礼, 高铁杠,杨群亭
一个改进的超混沌系统从混沌到潮混沌的转移
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    Chinese Physics B
  • 影响因子：
    1.7
  • 作者：
    Gu, Qiao-Lun;Gao, Tie-Gang
  • 通讯作者：
    Gao, Tie-Gang
一种基于小波提升计划的可逆水印算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    ICIC Express Letters
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Gu, Qiaolun;Gao, Tiegang
  • 通讯作者：
    Gao, Tiegang
基于小波提升与Sobel膨胀特征提取的零水印版权认证方案水案
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    计算机应用研究 (Application Research of Computers)
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    范礼,高铁杠,杨群亭
  • 通讯作者：
    范礼,高铁杠,杨群亭
数字图像中区域复制的一种鲁棒识别算法
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    International Journal of Digital Content Technology and its Applications
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    Yanjun Cao, Tiegang Gao, Li Fan, Qunting Yang
  • 通讯作者：
    Yanjun Cao, Tiegang Gao, Li Fan, Qunting Yang

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其他文献

基于鲁棒有限时控制的混沌系统的
  • DOI：
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  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    物理学报，2005年，54（5）: 2574-2506.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高铁杠;陈增强;袁著祉
  • 通讯作者：
    袁著祉
基于正交函数网络的不确定混沌系
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    系统工程学报，2004年，19(5): 442-444.
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高铁杠;陈增强;袁著祉
  • 通讯作者：
    袁著祉
参考效应对废旧产品以旧换新的影响机理研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    商业研究
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高铁杠;顾巧论;季建华
  • 通讯作者：
    季建华
基于部分变量反馈的混沌系统控制
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    物理学报，2004年，53（10）: 3274-3279
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高铁杠;陈增强;袁著祉
  • 通讯作者：
    袁著祉
基于观测器的混沌系统同步研究
  • DOI：
    --
  • 发表时间：
    --
  • 期刊：
    物理学报，2004年，53（5）: 1305-1308
  • 影响因子：
    --
  • 作者：
    高铁杠;陈增强;袁著祉
  • 通讯作者：
    袁著祉

其他文献

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相似国自然基金

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课题项目：调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要：

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题，其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子，其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而，TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用，影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法，探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用，为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义，并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路：

科学问题：TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达？
前期研究：已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应，但其具体机制尚不明确。
研究创新点：本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线：包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术：TRIM2与病毒RNA的相互作用分析，IFN-β启动子活性检测。
实验模型：使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
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