(1)Propose a more flexible side inf

(1)Propose a more flexible side information selection approach with less constraints for ‘‘multilevel embedding’’ based RDH framework without those unnecessary constraints(2)Offer a pattern based rapid performance evaluation method for multilevel embedding process to reduce compu- tation complexity;(3)Design a novel problem-oriented evolutionary algo- rithm, i.e., Transfer Learning based Genetic Algorithm (GA), to achieve high-efficiency search of optimized side informa- tion within an entire huge solution space.

結果 (繁體中文) 1:

本文著重於'多級嵌入'過程的第3級，有望獲得必要的全局最優解搜索的最優邊信息。然而，該過程可能由於兩個因素，即對於多層次嵌入複雜的績效評估和大大增加解空間導致急劇增加的計算複雜度由於較少的限制。為了解決這兩個問題（因素）和有效控制計算複雜，一些技術的設計和本文的貢獻可以概括如下。

結果 (繁體中文) 2:

本文側重于在 3 級"多級嵌入"過程中搜索最佳側資訊。有望獲得必要的全球最優解決方案。但是，由於兩個因素，即多級嵌入的複雜性能評估，以及由於約束較少的因素，該過程可能會大大增加計算複雜性。為了同時處理這兩個問題（因素）並有效控制計算複雜性，設計了一些技術，對本文的貢獻進行了總結如下。

結果 (繁體中文) 3:

本文研究了三層“多級嵌入”過程中最優邊資訊的蒐索問題。期望得到本質的全域最優解。然而，由於兩個因素，該過程可能導致計算複雜度急劇增加，即多級嵌入的複雜效能評估和由於較少的約束而大大新增的解空間。為了解决這兩個問題（因素），並有效地控制計算複雜度，本文設計了一些科技，主要貢獻如下。