一种基于物体局部生成对抗网络的大数据权属保护方法

摘要

本发明是一种基于物体局部生成对抗网络的大数据权属保护方法，在训练集上，载体图像经过多层的卷积网络，得到多组特征图，依次传入到载体重构模块。生成网络还包括多层反卷积网络，在生成条件经过多层反卷积后得到的特征图依次传入载体重构模块。将生成的目标载体图像输入到隐写网络，进行隐写区域的扩增和隐写秘密信息，随后将生成的图像输入到多粒度判别器中，对其分别在图像微弱特征和图像质量上判别，更新判别网络的参数，经过多次修改，得到网络模型参数并保存。发送方和接收方利用上述网络模型参数生成含秘图像或复原隐写区域并提取秘密信息。本专利实现了基于生成对抗网络信息隐藏，解决了生成对抗网络的隐写中的隐写问题，提高了安全性。