发明专利已授权

一种基于伪孪生网络的隐写分析预测方法、装置及计算机存储介质

📄 申请号：CN202310403450.4 📄 发布日：2026/06/01

著录项目信息

申请日

2023-04-17

公开号

CN116389653B

公开日

2024-10-18

申请人

苏州工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

H04N1_44

IPC 分类号

H04N1_44 , G06V10_77 , G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习神经网络隐写分析

应用场景

信息安全, 网络内容安全, 数字取证, 隐蔽通信检测, 多媒体安全

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摘要

本发明公开了一种基于伪孪生网络的隐写分析预测方法，包括步骤：将图像预处理后送入特征提取层进行残差特征提取，提取的残差特征送入特征分类层进行是否存在隐写的分类，其中所述特征提取层包括编码器分支和解码器分支，所述编码器分支用于提取所述预处理后输入图像的嵌入概率图，所述解码器分支用于根据所述编码器分支提取的所述嵌入概率图提取所述预处理后输入图像的残差特征。本发明还公开了基于伪孪生网络的隐写分析预测装置以及计算机存储介质。本发明可强化易于辨别是否隐写的特征，提高隐写检测性能。

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

基于特征融合和注意力机制的医学图像分类方法

当前第 / 件

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