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基于卷积神经网络的智能模型水印嵌入和提取方法及系统

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的智能模型水印嵌入和提取方法及系统,该方法的水印嵌入过程为:建立包含公开数据集与非公开数据集的数据集,公开数据集中数据只包括关键特征,非公开数据集中数据包括关键特征和隐含非关键特征;对数据集进行数据的特征提取;对基于卷积神经网络的智能模型进行训练,在模型训练时,对隐含非关键特征的决策边界进行过拟合训练,从而将水印嵌入到智能模型中;水印提取过程为:以非公开数据集为密钥,以密钥为输入数据通过服务器上的

著录项

  • 公开/公告号CN110766598A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-02-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 厦门大学嘉庚学院;

    申请/专利号CN201911039838.0

  • 发明设计人 张盈谦;贾贻然;牛琼;林敏涛;

    申请日2019-10-29

  • 分类号

  • 代理机构福州元创专利商标代理有限公司;

  • 代理人丘鸿超

  • 地址 363105 福建省漳州市龙海市经济开发区

  • 入库时间 2023-12-17 06:55:54

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-03-03

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T1/00 申请日:20191029

    实质审查的生效

  • 2020-02-07

    公开

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