[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
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 |
权利要求书: | 查看更多 | 说明书: | 查看更多 |
摘要: | 本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】:
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于贵州师范大学,未经贵州师范大学许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服】
本文链接:http://www.vipzhuanli.com/patent/202110827528.6/,转载请声明来源钻瓜专利网。