以往数字水印研究用到的技术，以及过往这些技术的局限性

以往数字水印研究用到的技术主要包括以下几种：

1. 基于时频分析的数字水印技术：利用时频域分析的方法将数字水印嵌入到信号中，具有较好的鲁棒性和抗攻击性。但是，这种方法要求数字媒体信号的采样率较高，且嵌入的水印容量有限。

2. 基于变换域的数字水印技术：利用变换域分析的方法将数字水印嵌入到信号中，包括离散余弦变换、小波变换等。这种方法具有较好的鲁棒性和抗攻击性，但是嵌入的水印容量也相对较小。

3. 基于人眼视觉特性的数字水印技术：利用人眼视觉的特性，将数字水印嵌入到图像或视频中。这种方法具有较好的鲁棒性和抗攻击性，但是需要对数字媒体进行处理，且对数字媒体的质量要求较高。

4. 基于深度学习的数字水印技术：利用深度学习算法将数字水印嵌入到数字媒体中，具有较好的鲁棒性和水印容量，可以适应大规模数据的水印嵌入。但是，这种方法需要大量的训练数据和计算资源，且需要对训练数据进行保密处理，否则会被攻击者轻易破解。

这些技术在数字水印研究和应用中发挥了重要作用，但也存在一些局限性，如数字水印容量有限、水印提取效果不佳、对数字媒体质量要求较高等问题。因此，未来数字水印技术的研究需要进一步提高水印容量和鲁棒性，并解决数字水印技术在应用中的实际问题。