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提出了一种基于顺序QR分解和Ada Boost分类器的智能水印算法。对顺序QR分解并提取R矩阵的对角线元素来构造样本特征向量并嵌入水印。在水印提取过程中,利用Ada Boost分类器对待检测的样本向量进行分类。实验结果表明,提出的方法不仅能够抵抗诸如噪声、滤波和压缩的类噪声攻击,也可以抵抗类似裁剪和旋转的几何失真。