[发明专利]一种基于深度学习的密文域图像分类方法在审
| 申请号： | 202210003353.1 | 申请日： | 2022-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN114338944A | 公开（公告）日： | 2022-04-12 |
| 发明（设计）人： | 温兴杨;竺乐庆;瞿伟伟 | 申请（专利权）人： | 浙江工商大学 |
| 主分类号： | H04N1/32 | 分类号： | H04N1/32;H04N1/44;H04L9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
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| 地址： | 310018 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的密文域图像分类方法，所设计的深度学习神经网络模型ECNet不仅可以对明文图像进行加密，而且可以对加密图像在密文域直接进行分类，其中ECNet加密解密网络使用的是基于ResNet改进而成的多尺度特征融合网络，在残差模块中引入了空洞卷积，使输出有较大的感受野，同时基于不同层次图像特征实施图像加解密。加密解密密钥平面基于混沌算法生成，修改密钥不需要重新训练网络，有较高的安全性和灵活性。ECNet能够在不解密出明文图像的情况下直接将解密特征映射为分类特征进行分类，并能用密钥控制分类网络的访问权限，能够很好地保护图像内容的隐私安全，且分类精度与明文图像的分类精度相当。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 密文域 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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