[发明专利]基于卷积神经网络的双支网络图像隐写框架及方法有效
| 申请号： | 202110462687.0 | 申请日： | 2021-04-28 |
| 公开（公告）号： | CN112926607B | 公开（公告）日： | 2023-02-17 |
| 发明（设计）人： | 甘志华;钟宇浩;程晓辉;张杰;熊宝柱;宋亚林;庞子龙 | 申请（专利权）人： | 河南大学 |
| 主分类号： | G06V10/44 | 分类号： | G06V10/44;G06N3/0464;G06N3/08;G06T1/00;G06F21/60 |
| 代理公司： | 郑州大通专利商标代理有限公司 41111 | 代理人： | 张立强 |
| 地址： | 475001 河*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于卷积神经网络的双支网络图像隐写框架及方法。该框架包括编码网络与解码网络；所述编码网络包括特征提取网络和隐写网络；所述特征提取网络用于灰度秘密图像的特征提取；所述隐写网络用于将特征提取网络提取到的灰度图像特征嵌入至自然载体图像之中，得到含密载体图像；所述解码网络用于从含密载体图像中提取出灰度秘密图像。本发明设计了秘密图像与载体图像并行的双支隐写网络，突破了传统的基于卷积神经网络的单支图像隐写框架，提高了图像隐写的安全性、透明性并避免了网络训练时的梯度消失等问题，加速网络的训练过程。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 网络 图像 框架 方法 | ||
【主权项】：
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