[发明专利]一种特征引导的深度子领域自适应隐写检测方法在审
| 申请号： | 202111528560.0 | 申请日： | 2021-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN114169462A | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 王宏霞;章蕾;何沛松 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80 |
| 代理公司： | 成都盈信专利代理事务所(普通合伙) 51245 | 代理人： | 张澎 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种特征引导的深度子领域自适应隐写检测方法，针对图像隐写检测中的载体源失配问题，本发明采用局部对齐策略，将源领域和目标领域根据类别分别划分为两个子领域，通过同时最小化分类损失和子领域自适应损失，减少了相关子领域分布的非期望变化。另一方面，本发明还构造了引导特征，考虑并引入图像隐写检测的统计知识，使子领域划分更加精确。本发明方法计算简单，容易实现，可以有效地提升基于深度学习的隐写检测模型在载体源失配情况下的准确率，具有实用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 特征 引导 深度 领域 自适应 检测 方法 | ||
【主权项】：
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