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基于卷积神经网络的双支网络图像隐写框架及方法

摘要

本发明提供一种基于卷积神经网络的双支网络图像隐写框架及方法。该框架包括编码网络与解码网络;所述编码网络包括特征提取网络和隐写网络;所述特征提取网络用于灰度秘密图像的特征提取;所述隐写网络用于将特征提取网络提取到的灰度图像特征嵌入至自然载体图像之中,得到含密载体图像;所述解码网络用于从含密载体图像中提取出灰度秘密图像。本发明设计了秘密图像与载体图像并行的双支隐写网络,突破了传统的基于卷积神经网络的单支图像隐写框架,提高了图像隐写的安全性、透明性并避免了网络训练时的梯度消失等问题,加速网络的训练过程。

著录项

  • 公开/公告号CN112926607A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河南大学;

    申请/专利号CN202110462687.0

  • 申请日2021-04-28

  • 分类号G06K9/46(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06T1/00(20060101);G06F21/60(20130101);

  • 代理机构41111 郑州大通专利商标代理有限公司;

  • 代理人张立强

  • 地址 475001 河南省开封市顺河区明伦街85号

  • 入库时间 2023-06-19 11:19:16

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-02-17

    授权

    发明专利权授予

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