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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多源域适应的隐写检测方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120278869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510747812.0，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种基于多源域适应的隐写检测方法及系统是由王曼宇;付章杰;王帆;胡欣珏;程旭;张翔设计研发完成，并于2025-06-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多源域适应的隐写检测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于多源域适应的隐写检测方法及系统，涉及信息安全技术领域，包括：接收多个源域和目标域数据，将多个源域和目标域数据输入至预先建立的公共特征提取器内，提取得到源域的特征表示和目标域的特征表示；将源域的特征表示和目标域的特征表示输入至预先建立的特征级混合模块内进行加权混合得到混合特征，获取目标域特征，基于目标域特征和混合特征进行损失计算得到混合类损失；将每个源域和目标域的数据通过输入至预先建立的不共享权重的域特征提取器内，输出得到域对齐损失，将混合类损失和域对齐损失输入至预先建立的域特定分类器内，输出得到最终预测结果，有效提升隐写检测模型在跨域条件下的检测精度和泛化能力。

本发明授权一种基于多源域适应的隐写检测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多源域适应的隐写检测方法，其特征在于，方法包括以下步骤： 接收多个源域和目标域数据，将多个源域和目标域数据输入至预先建立的公共特征提取器内，提取得到源域的特征表示和目标域的特征表示； 所述将多个源域和目标域数据输入至预先建立的公共特征提取器内的过程： 经过一个公共特征提取器G，公共特征提取器将多个源域和目标域数据从原始特征空间映射至公共特征空间； 公共特征提取器使用SRNet中设计的前三类卷积层组成，对于来自源域的一个批次数据，和目标域的数据经过公共特征提取器得到的特征表示和的公式为： 每一个源域获得的特征表示都会与两两配对一起被输入特征级混合模块，额外生成混合特征； 所述输入特征级混合模块接收来自公共特征器的源域和目标域输出特征和，随后根据当前的训练轮数计算目标域的混合比例，混合比例的更新遵循以下公式： 其中，分别为混合比例的最大值，是控制指数增长速率的参数，current_epoch和total_epoch分别表示当前训练轮数和总训练轮数； 根据计算得到的混合比例，源域特征和目标域特征按照混合比例进行加权求和，得到混合后的特征，其公式为： 其中，代表矩阵间的加法运算，表示该批次中第个样本，和分别表示来自公共特征器的源域和目标域输出特征和中的第个样本； 除了特征混合外，标签也需要进行混合，混合特征的标签采用与特征相同的混合比例计算，是网络在目标域上的预测结果，是第j个样本的标签： 使用作为混合域样本标签，目标域特征以及混合后的特征一同被送入后续网络并根据混合标签计算交叉熵损失作为混合域的分类损失，其中是网络对混合特征的预测输出，是一个批次内的样本数量： ； 将源域的特征表示和目标域的特征表示配对输入至预先建立的特征级混合模块内进行加权混合得到混合特征； 将混合特征以及配对后的源域的特征表示和目标域的特征表示输入至域特征提取器内，得到处理后的特征，将处理后的特征输入至预先建立的域预设分类器内，得到源、目标、混合特征的预测输出。

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