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一种基于深层卷积神经网络的自适应图像隐写分析方法及系统

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成果类型:
专利
发明/设计人:
焦铬;刘佳豪;罗宁;周晟
申请/专利权人:
衡阳师范学院
语种:
中文
申请时间:
2020.04.19
申请/专利号:
202010309137.0
公开号:
111508003B
主申请人地址:
湖南省衡阳市雁峰区黄白路165号
申请地区:
中国湖南
机构署名:
本校为其他完成单位
摘要:
本发明涉及图像隐写分析技术领域,公开了一种基于深层卷积神经网络的自适应图像隐写分析方法及系统,包括模型训练模块、特征预处理模块、隐写检测模块,首先对灰度图像采用自适应图像隐写算法进行信息嵌入,制作隐写图像数据集;然后将数据集的灰度图像通过高通滤波层和两个级联的3×3的卷积层得到残差图像,将残差图像在深层卷积神经网络模型上进行训练;然后不断调整网络参数与结构,继续训练,最后筛选出最优的深层卷积神经网络模型;选择待检测的灰度图像,然后对图像经过高通滤波层和两个级联的3×3的卷积层进行高频特征提取;将提取的特征输入最优的深层卷积神经网络模型进行隐写图像的...

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