[发明专利]一种基于DCT系数的生成网络模型水印方法及应用在审
| 申请号： | 202210661028.4 | 申请日： | 2022-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN115018688A | 公开（公告）日： | 2022-09-06 |
| 发明（设计）人： | 乔通;马鱼雁;吴佳晟;谢世闯 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 310018 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DCT系数的生成网络模型水印方法，包括如下步骤：步骤1、创建训练图像数据集；步骤2、利用DCT变换在训练图像中嵌入不可见图像水印，步骤2.1、读取RGB图像为32*32*3的矩阵，提取图像中的蓝色通道B，即其中32*32*1的部分矩阵；步骤2.2、将训练图像在蓝色通道B中分割为大小为2*2的分块；步骤2.3、对每一个2*2方块进行DCT变换后在用水印的值乘以10后覆盖方块右下角的值，嵌入一位水印；步骤2.4、对2*2方块进行逆DCT变化，并更新原方块的值；步骤3、将步骤2中的带有不可见水印的训练图像投入生成图像任务的神经网络中训练，得到带水印的网络模型。该方法在神经网络模型的原始损失上加上水印损失，同时处理训练集图像，在训练集图像中嵌入DCT水印。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 dct 系数 生成 网络 模型 水印 方法 应用 | ||
【主权项】：
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