[发明专利]一种基于深层卷积神经网络的自适应图像隐写分析方法及系统在审
| 申请号： | 202010309137.0 | 申请日： | 2020-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN111507884A | 公开（公告）日： | 2020-08-07 |
| 发明（设计）人： | 焦铬;刘佳豪;罗宁;周晟 | 申请（专利权）人： | 衡阳师范学院 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 421000 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像隐写分析技术领域，公开了一种基于深层卷积神经网络的自适应图像隐写分析方法及系统，包括模型训练模块、特征预处理模块、隐写检测模块，首先对灰度图像采用自适应图像隐写算法进行信息嵌入，制作隐写图像数据集；然后将数据集的灰度图像通过高通滤波层和两个级联的3×3的卷积层得到残差图像，将残差图像在深层卷积神经网络模型上进行训练；然后不断调整网络参数与结构，继续训练，最后筛选出最优的深层卷积神经网络模型；选择待检测的灰度图像，然后对图像经过高通滤波层和两个级联的3×3的卷积层进行高频特征提取；将提取的特征输入最优的深层卷积神经网络模型进行隐写图像的检测，输出检测结果。本发明利用深层卷积神经网络的优势，可以有效地提高自适应隐写图像检测的效率和准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深层 卷积 神经网络 自适应 图像 分析 方法 系统 | ||
【主权项】：
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