[发明专利]未知嵌入率图像隐写分析方法

权利要求书

1.一种未知嵌入率图像隐写分析方法，其特征在于，包括：

基于包含有载体图像和高嵌入率载密图像的第一训练集，构建预训练模型；

在所述预训练模型的基础上，将用于区分载体图像和载密图像的分类任务作为主任务，并增加用于拟合图像中秘密信息的嵌入程度的回归任务作为辅助任务，以构建基于多任务学习的隐写分析模型，其中，所述基于多任务学习的隐写分析模型的参数初始值迁移自所述预训练模型的参数值，构建基于多任务学习的隐写分析模型的步骤，具体包括：获取所述预训练模型的全部参数W₁；将所述基于多任务学习的隐写分析模型中从预处理层的输出到softmax分类器之间的全部参数设置为参数W₂、以及将从特征提取部分中最后一个池化层的输出到辅助任务输出之间的参数设置为参数W₃；将参数W₁迁移并赋值给参数W2，并随机生成参数W₃；基于包含有载体图像和多种嵌入率载密图像的第二训练集，对参数W2和参数W₃进行调整，以构建所述基于多任务学习的隐写分析模型；

基于所述多任务学习的隐写分析模型设计目标函数，以进行隐写分析，所述基于所述多任务学习的隐写分析模型设计目标函数的步骤，具体包括：

获取所述辅助任务的对数似然函数；

获取所述主任务的对数似然函数；

基于所述辅助任务的对数似然函数和所述主任务的对数似然函数，计算所述辅助任务和所述主任务联合优化时的目标对数似然函数，并将其作为所述目标函数。