[发明专利]一种基于多特征融合和深度学习的隐写分析方法有效

专利信息
申请号: 202110827528.6 申请日: 2021-07-21
公开(公告)号: CN113554544B 公开(公告)日: 2022-04-15
发明(设计)人: 徐洋;徐贵勇 申请(专利权)人: 贵州师范大学
主分类号: G06T1/00 分类号: G06T1/00;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/08;H04N1/32
代理公司: 贵阳东圣专利商标事务有限公司 52002 代理人: 兰艳文
地址: 550001 贵州*** 国省代码: 贵州;52
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摘要: 发明公开了一种基于多特征融合和深度学习的隐写分析方法,包括以下步骤:步骤(1)、制作预处理所需的数据集;步骤(2)、分别使用SRM、maxSRM、maxSRMd2三种特征提取方法对步骤(1)的数据集进行特征提取;步骤(3)、对步骤(2)提取的三种特征进行融合获得固定大小的特征矩阵;步骤(4)、步骤(3)的数据使用RepVGG模块和SE模块构建的模型进行训练和测试。本发明使用三种特征提取方法对图像提取特征并合成特征矩阵,使得该特征矩阵能够包含多种类型的特征,能够提高模型的通用性和鲁棒性,提高模型对不同隐写算法的学习性能,避免了隐写分析网络对图像大小的依赖性,大大提高的本发明的实用性。
搜索关键词: 一种 基于 特征 融合 深度 学习 分析 方法
【主权项】:
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