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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202110827528.6 | 专利名称: | 一种基于多特征融合和深度学习的隐写分析方法 |
申请日: | 2021-07-21 | 申请/专利权人 | 贵州师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 贵州省贵阳市云岩区宝山北路116号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T1/00搜分类 其他搜索 |
公开/公告日: | 2022-04-15 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN113554544B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2022/04/15 | 授权 | |
2021/11/12 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06T 1/00 专利申请号: 202110827528.6 申请日: 2021.07.21 |
2021/10/26 | 公开 |