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一种基于双路卷积和特征融合的图像隐写分析方法

摘要

本发明公开了一种基于双路卷积和特征融合的图像隐写分析方法,其步骤包括:1、构建图像隐写分析的深度学习网络框架;2、图像数据集的准备;3、网络的初始化;4、网络的训练及其验证。本发明能通过两路卷积神经网络自动提取更丰富、更精确的图像特征,根据特征判断图像是否存在隐藏信息,从而能以较高的准确率区分载体图像和载密图像。

著录项

  • 公开/公告号CN110490265B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-15

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽大学;

    申请/专利号CN201910785906.1

  • 发明设计人 陈志立;杨保华;吴福虎;仲红;

    申请日2019-08-23

  • 分类号G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/46;G06K9/62;

  • 代理机构安徽省合肥新安专利代理有限责任公司;

  • 代理人陆丽莉;何梅生

  • 地址 230601 安徽省合肥市经开区九龙路111号

  • 入库时间 2022-08-23 13:28:44

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