[发明专利]一种端到端的基于深度学习的文本图像水印模型建立方法有效
| 申请号： | 202110565844.0 | 申请日： | 2021-05-24 |
| 公开（公告）号： | CN113158583B | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 夏志华;葛苏龙;徐勇;余佩鹏 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06T1/00;G06F21/16;G06N3/048;G06N3/0455;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京钟山专利代理有限公司 32252 | 代理人： | 上官凤栖 |
| 地址： | 210044 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 一种端到端的基于深度学习的文本图像水印模型建立方法，包括步骤：S1.准备适合深度学习的文本图像集，分为互不相同的训练集和测试集，并进行分批训练数据流程；S2.将训练集放入文本图像水印的嵌入和提取算法框架内，对模型展开训练，利用深度学习训练出文本图像水印模型；S3.将准备好的测试集放入文本图像水印模型中进行测试。本发明公开的一种端到端的基于深度学习的文本图像水印模型建立方法具有不可见性高、鲁棒性强、实用性优的特点。在实际使用过程中，成本更低、检测精度更高、耗时更短。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 端到端 基于 深度 学习 文本 图像 水印 模型 建立 方法 | ||
【主权项】：
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