[发明专利]一种基于对抗神经网络的隐写分析方法有效
| 申请号： | 201710157657.2 | 申请日： | 2017-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN106920206B | 公开（公告）日： | 2020-04-14 |
| 发明（设计）人： | 綦科;林升 | 申请（专利权）人： | 广州大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00 |
| 代理公司： | 北京市盈科律师事务所 11344 | 代理人： | 江锦利 |
| 地址： | 510000 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于对抗神经网络的隐写分析方法，包括以下步骤：A1、对用户上传的图像数据进行数据处理，提取待判别隐写数据特征；A2、应用预先训练完成的对抗神经网络的隐写模式生成器生成隐写数据特征；A3、将待判别隐写数据特征和生成的隐写数据特征输入预先训练完成的对抗神经网络的判别器进行特征比对，根据比对的相似度，识别用户上传的图像数据的隐写模式类别。本发明将对抗神经网络和隐写分析相结合，应用对抗神经网络所具备的可扩展、可训练、鲁棒性、非线性映射能力，提高了隐写分析的精度和普适性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 对抗 神经网络 分析 方法 | ||
【主权项】：
一种基于对抗神经网络的隐写分析方法，其特征在于，包括以下步骤：A1、对用户上传的图像数据进行数据处理，提取待判别隐写数据特征；A2、应用预先训练完成的对抗神经网络的隐写模式生成器生成隐写数据特征；A3、将待判别隐写数据特征和生成的隐写数据特征输入预先训练完成的对抗神经网络的判别器进行特征比对，根据比对的相似度，识别用户上传的图像数据的隐写模式类别。
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