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纸质文件的溯源追踪技术研究 | |
论文目录 | |
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究目标与内容 | 第12页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第12-15页 |
| 第二章 相关知识 | 第15-25页 |
| 2.1 水印算法 | 第15-18页 |
| 2.1.1 常用数字水印算法 | 第15-17页 |
| 2.1.2 文件水印算法 | 第17-18页 |
| 2.2 深度学习理论 | 第18-23页 |
| 2.2.1 卷积神经网络 | 第19-20页 |
| 2.2.2 生成式对抗网络 | 第20-23页 |
| 2.3 图像处理算法 | 第23-25页 |
| 第三章 基于传统水印的纸质文件溯源追踪技术 | 第25-39页 |
| 3.1 传播过程对纸质文件的影响 | 第25-26页 |
| 3.2 基于传统水印的抗打印扫描追踪算法 | 第26-32页 |
| 3.2.1 基于文档结构的水印算法 | 第26-28页 |
| 3.2.2 基于字符像素的水印算法 | 第28-31页 |
| 3.2.3 水印容量分析与比较 | 第31-32页 |
| 3.3 溯源追踪系统 | 第32-37页 |
| 3.3.1 系统设计与实现 | 第32-36页 |
| 3.3.2 系统性能分析 | 第36-37页 |
| 3.4 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 基于融合字体的纸质文件溯源追踪算法 | 第39-47页 |
| 4.1 溯源追踪方案概述 | 第39-40页 |
| 4.2 基于融合字体的抗打印扫描水印算法 | 第40-45页 |
| 4.2.1 融合字体生成 | 第41-42页 |
| 4.2.2 基于残差网络的字体分类 | 第42-44页 |
| 4.2.3 水印嵌入与提取 | 第44-45页 |
| 4.3 性能分析 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 基于融合字体的纸质文件溯源追踪系统 | 第47-61页 |
| 5.1 系统设计 | 第47-49页 |
| 5.1.1 系统支持模块 | 第47-48页 |
| 5.1.2 溯源追踪模块 | 第48-49页 |
| 5.2 系统实现与展示 | 第49-57页 |
| 5.2.1 系统支持模块实验 | 第49-52页 |
| 5.2.2 系统核心代码与界面 | 第52-57页 |
| 5.3 系统性能测试与分析 | 第57-58页 |
| 5.3.1 系统测试 | 第57页 |
| 5.3.2 系统分析 | 第57-58页 |
| 5.4 本章小结 | 第58-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-63页 |
| 6.1 工作总结 | 第61页 |
| 6.2 工作展望 | 第61-63页 |
| 参考文献 | 第63-69页 |
| 致谢 | 第69-71页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第71页 |
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