[发明专利]隐藏模型训练及使用方法、装置和计算机可读存储介质

摘要

本发明公开了一种隐藏模型训练及使用方法、装置和计算机可读存储介质，由于该隐藏模型训练方法是对生成器模型、解码器模型以及判别器模型进行训练的，即生成器进行的自我修正所利用的数据并不仅仅限于数据样本，还包括解码器和判别器反向传输的数据，因此，基于该训练方法的隐写技术将具有较佳的隐藏效果；同时，不同于传统的、将待隐藏信息嵌入真实图片的方法，本发明是直接利用待隐藏的信息生成图像，现有的信息检测器将不易于识别出具有待隐藏信息的图像并进一步提取图像中的信息，综上，本发明所提供的方法具有更好的隐藏效果。

主权项

1.一种隐藏模型训练方法，其特征在于，所述隐藏模型训练方法用于训练生成器模型、解码器模型以及判别器模型，得到生成器、解码器及判别器；所述方法包括：步骤一、将训练数据输入所述生成器模型Ai进行训练，由所述生成器模型Ai基于所述训练数据输出隐藏图像，并得到训练后的生成器模型Ai+1，所述训练数据为根据真实图片得到的均匀分布的隐藏信息序列；i的初始值为1；步骤二、将所述隐藏图像输入所述解码器模型Bi及所述判别器模型Ci，由所述解码器模型Bi基于所述隐藏图像输出解码序列并得到解码器模型Bi+1，及由所述判别器模型Ci输出所述隐藏图像的真实性判断结果Di并得到判别器模型Ci+1；所述真实性判断结果为：真或假；步骤三、基于所述解码序列与所述训练数据确定误差度量Ei；步骤四、当所述误差度量Ei大于预设阈值，或/和所述真实性判断结果Di为假时，将所述误差度量Ei及真实性判断结果Di输入所述生成器模型Ai+1进行修正，以得到修正后的生成器模型Ai+1；令i＝i+1，返回执行步骤一；步骤五、当所述误差度量Ei小于预设阈值且所述真实性判断结果Di为真时，完成隐藏模型训练，并将所述生成器模型Ai+1、所述解码器模型Bi+1以及所述判别器模型Ci+1分别作为已完成训练的生成器、解码器以及判别器。