[发明专利]基于Gabor滤波和卷积神经网络的图像隐写检测方法有效
| 申请号： | 201811583343.X | 申请日： | 2018-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN109859091B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 宋晓峰;赵卫伟;王志国;韩鹍;凌艳香;刘晶;齐新社;樊琳娜 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06T9/00;G06V10/44;G06V10/50;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安亿诺专利代理有限公司 61220 | 代理人： | 李永刚 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 基于Gabor滤波和卷积神经网络的图像隐写检测方法，属于信息隐藏技术领域，其特征在于：选取载体图像和载密图像生成样本图像；提取样本图像的隐写检测特征；将样本图像的隐写检测特征和类标通过集成分类器进行训练得到隐写检测器；提取待检测图像的隐写检测特征后将其输入至前述隐写检测器进行图像隐写检测。利用滤波器进行图像滤波构造多个深度卷积神经网络进行隐写检测特征学习，实现对多样化学习型隐写检测特征的提取，同时该方法还利用滤波系数进行构造型隐写检测特征提取，最后将学习型隐写检测特征和构造型隐写检测特征结合作为隐写检测特征并利用集成分类器进行隐写检测，该隐写检测方法显著降低了对图像自适应隐写的检测错误率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gabor 滤波 卷积 神经网络 图像 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.基于Gabor滤波和卷积神经网络的图像隐写检测方法，其特征在于：选取载体图像和载密图像生成样本图像；利用Gabor滤波器和深度卷积神经网络提取样本图像的隐写检测特征；将样本图像的隐写检测特征和类标通过集成分类器进行训练得到隐写检测器；提取待检测图像的隐写检测特征后将其输入至前述隐写检测器进行图像隐写检测。
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