Solachidis, Nikolaidis and Pitas [18, 19]發表了Fourier descriptors 來作為向量圖的數位浮水印方法。向量圖上的每一個點，其座標值 (x , y) 可以視為一個複數 z = x + yi。然後用富利葉轉換( Fourier Transform) 將這些複數點轉為Fourier Descriptor。然後就可以應用傳統數位浮水印之技術將數位浮水印含入向量圖中。如果需要偵測數位浮水印，則可以求數位浮水印和Fourier Descriptor之相似性(correlation)來判斷。Endoh, S. Ohbuchi, R. and Ueda, H. 發表了另一個向量圖的數位浮水印的方法，藉由位移一個區塊 (block) 內含的頂點來將一個位元含入這個區塊中。一開始，向量圖會被切割成一些區塊，而區塊的切割方式及大小將根據該區域的頂點分布密度來決定。然後，將區塊內的頂點做小量的位移來將待含入的位元串依序含入相對應的區塊中；若是需要偵測出原含入位元串則需要先做個前處理來找出曾被加入或刪除的點，然後再和原圖比對來找出原來含入之位元串。Choi Jong, Kang Hwan, Kim Kab.[23] 發表了另外一個向量圖的數位浮水印的方法，同樣的也是藉由位移一個區塊內含的頂點來將一個位元含入這個區塊中。首先，向量圖會被切割成一些相同大小的區塊，然後每個區塊內之頂點依照將含入之位元是0或1而全部移往右上方或者左下方，藉此將一個位元含入。如果要偵測含入位元，則很簡單的去只要分辨每一個區塊中的頂點位置即可。視訊資料之數位浮水印的方法：先以亂數產生器產生多個亂數，並且排成64*64的區塊，接著將視訊資料以高通濾波器 ( High pass filter ) 處理，然後上述兩種資料相乘而得到數位浮水印。之後再將此數位浮水印含入視訊資料之中。如果視訊資料的大小超過64*64，則可將上述的數位浮水印產生法及數位浮水印含入的程序作空間上的重複處理。然後上述步驟在時間上以同一個數位浮水印重複處理200 frames。即完成數位浮水印的含入工作。