[发明专利]基于ShuffleNet迁移学习的医学图像鲁棒多水印算法研究在审
| 申请号： | 202111241673.2 | 申请日： | 2021-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN114092301A | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 李京兵;李天夫;陈延伟;涂蓉;肖驰 | 申请（专利权）人： | 海南大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F21/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 570228 海南*** | 国省代码： | 海南;46 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于ShuffleNet迁移学习的医学图像鲁棒多水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先对ShuffleNet网络进行结构改动，在自制的医学数据集上训练好后保存；接着把医学图像输入到训练好的ShuffleNet网络中，经过前向传播，对获得的数值处理后就成了医学图像的特征向量；然后对水印进行置乱加密，将医学图像的特征向量与加密后的三张二值水印分别进行异或得到三个二值逻辑序列；再通过相同的操作来提取待测医学图像的特征向量，并与二值密钥序列分别关联来进行水印的提取。本发明是基于ShuffleNet迁移学习的医学图像数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、平移、缩放、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始数据的内容，是一种零水印技术。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 shufflenet 迁移 学习 医学 图像 鲁棒多 水印 算法 研究 | ||
【主权项】：
暂无信息
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