发明专利已授权

基于扩展隐空间和对比学习的生成式隐写方法

Name: 基于扩展隐空间和对比学习的生成式隐写方法
Brand: 南京信息工程大学
SKU: 2024115502714
Availability: InStock

📄 申请号：CN202411550271.4 📄 发布日：2026/08/18

著录项目信息

申请日

2024-11-01

公开号

CN119052506A

公开日

2024-11-29

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04N19_467

IPC 分类号

H04N19_467 , H04N19_44 , H04N19_136 , H04N19_21 , H04N19_33 , H04N19_34 , H04N1_44 , G06N3_0475 , G06N3_0895 , G06N3_094 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

隐蔽通信, 数据加密, 版权保护, 数字水印, 信息安全

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摘要

本发明公开一种基于扩展隐空间和对比学习的生成式隐写方法，属于信息安全领域，利用扩展隐空间和对比学习实现秘密信息的隐藏和提取，通过特征金字塔编码器将真实参考图像转换到隐空间中，以扩展图片载体的隐写容量，采用主成分分析PCA在不同层级的隐向量中寻找结构属性的分布区间，以确定信息嵌入的最佳区域；最后利用预训练的StyleGAN2生成器进行载密图像的生成，同时，引入CLIP的变体对比学习机制，将图像与隐向量对齐训练后冻结为损失模块，以提高信息提取的准确率。本发明适用于大数据时代中日益突出的多媒体通信和用户隐私安全问题，实现秘密信息的隐藏和提取。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN119052506A

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该专利的转让价格是多少？

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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