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本文提出了一种基于支持向量回归机的新颖的数字水印算法。利用支持向量回归机良好的学习能力来学习载体图像与水印之间的关系。在含有水印的图像受到常用的攻击后，利用这种关系能够较准确的将水印提取。仿真实验表明，本文算法对椒盐噪声,JPEG压缩、中值滤波和锐化等常规攻击以及扭曲、剪切等几何攻击均具有较好的鲁棒性，同时实现了数字水印的盲检测，整体性能明显优于现有SVM图像水印方案。