[发明专利]图像隐藏信息检测的方法、装置、计算机设备和存储介质在审
| 申请号： | 201910688378.8 | 申请日： | 2019-07-29 |
| 公开（公告）号： | CN110517227A | 公开（公告）日： | 2019-11-29 |
| 发明（设计）人： | 陈剑飞;陈俊臣;李飞鹏;钟世敏;李俊桃;张丽萍 | 申请（专利权）人： | 数字广东网络建设有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T1/00 |
| 代理公司： | 44224 广州华进联合专利商标代理有限公司 | 代理人： | 冯右明<国际申请>=<国际公布>=<进入 |
| 地址： | 510300 广东省广州市海*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像隐藏信息检测的方法、装置、计算机设备和存储介质，应用于图像检测技术领域。所述方法包括：获取待检测图像；将待检测图像输入经过训练的反隐私隐藏检测模型；隐私隐藏检测模型为基于深度学习的卷积神经网络模型；根据反隐私隐藏检测模型的输出，得到待检测图像的隐藏信息的检测结果；其中，反隐私隐藏检测模型通过以下步骤训练得到：将预设数据库中的每N张图像样本设为一个批次，N为大于或等于2的整数；所述图像样本为包含隐藏的载密信息的图像；按批次将图像样本输入待训练的卷积神经网络模型参与训练，直到满足训练结束条件。本发明有利于提高图像中隐私信息的检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 隐私隐藏 检测 待检测图像 图像样本 卷积神经网络 图像 图像检测技术 图像隐藏信息 计算机设备 存储介质 检测结果 结束条件 隐藏信息 隐私信息 预设 数据库 输出 应用 学习 | ||
【主权项】：
1.一种图像隐藏信息检测的方法，其特征在于，包括：/n获取待检测图像；/n将所述待检测图像输入经过训练的反隐私隐藏检测模型；所述反隐私隐藏检测模型为基于深度学习的卷积神经网络模型；/n根据所述反隐私隐藏检测模型的输出，得到所述待检测图像的隐藏信息的检测结果；/n其中，所述反隐私隐藏检测模型通过以下步骤训练得到：/n将预设数据库中的每N张图像样本设为一个批次，N为大于或等于2的整数；所述图像样本为包含隐藏的载密信息的图像；/n按批次将图像样本输入待训练的卷积神经网络模型参与训练，直到满足训练结束条件；/n将所述数据库中所有图像样本参与所述卷积神经网络模型训练一次作为一轮训练，每训练M轮，所述卷积神经网络模型的学习率按照设定比例降低；M为大于或等于2的整数。/n
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