【摘 要】
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随着互联网技术的高速发展,图像信息安全传输、数字媒体版权保护问题也越来越严重。图像隐写技术一直是信息安全领域研究的重点,在信息秘密传输、版权保护等方面都有很重要应用。但是目前基于深度学习的图像隐写技术都注重提高模型的隐蔽性,其鲁棒性的研究却相对滞后。本文首先介绍了图像隐写的基本概念及相关模型,提出了基于深度学习图像隐写仍然处于探索阶段,随之引出了使用深度神经网络(Deep Convolutiona
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随着互联网技术的高速发展,图像信息安全传输、数字媒体版权保护问题也越来越严重。图像隐写技术一直是信息安全领域研究的重点,在信息秘密传输、版权保护等方面都有很重要应用。但是目前基于深度学习的图像隐写技术都注重提高模型的隐蔽性,其鲁棒性的研究却相对滞后。本文首先介绍了图像隐写的基本概念及相关模型,提出了基于深度学习图像隐写仍然处于探索阶段,随之引出了使用深度神经网络(Deep Convolutional N-eural Network,DCNN)以及双重生成对抗网络(Generative Adversarial Netw-orks)的图像隐写模型提高图像的隐写鲁棒性,以及基于SIFT(Scale-invariant feature transform)算法结合区域图像隐写技术提高高分辨率图像的隐写鲁棒性。具体内容如下:(1)给出了一种基于双重生成式对抗网络的图像隐写模型,由两个串联的生成式对抗网络构成,可将灰度图像隐藏到相同大小的彩色或灰度图像中并还原。通过对生成的含密图像进行数据增强并进一步强化训练提取网络,使提取网络对输入图像的几何变换具有适应性,不仅可以实现高容量的图像信息隐写,而且可以对抗一定范围内的几何攻击,比同类模型有更好的鲁棒性。(2)针对高分辨率封面图像,利用SIFT特征描述子具备缩放不变性、旋转不变性以及平移不变性选择出特征点并以此确定局部隐写的区域,进而使用训练好的深度学习隐写模型对秘密图像进行嵌入及提取。通过一系列实验验证,本方法能在高分辨率图像中进行局部隐写并对抗几何攻击,是一种具备高鲁棒性的图像隐写方法。
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