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龙图腾网获悉华南师范大学申请的专利基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法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：CN113987429B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202111293312.2，技术领域涉及：G06F21/16；该发明授权基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法是由申淑媛;吕浩杰;牛宇航;林焕桀设计研发完成，并于2021-11-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法在说明书摘要公布了：本发明涉及数字水印嵌入领域，特别涉及一种基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法、装置、设备以及存储介质，包括：获取水印图像数据集；提取水印图像数据集中若干个水印图像作为原始触发集，对原始触发集进行奇异值分解处理，获取触发集样本；提取原始触发集中的水印图像对应的分类标签数据，将分类标签数据与触发集样本进行逐个对应，获取触发集；将水印图像数据集以及触发集输入至待嵌入水印的神经网络模型中，对神经网络模型进行若干次训练，获取目标神经网络模型；响应于用户的模型版权验证指令，将触发集输入至目标神经网络模型中，获取分类结果，根据触发集中的水印图像、相对应的分类标签数据以及分类结果，获取目标神经网络模型输出的验证结果。

本发明授权基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法在权利要求书中公布了：1.一种基于水印嵌入的神经网络模型的版权验证方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取水印图像数据集，其中，所述水印图像数据集包括若干个水印图像，每个水印图像均有相对应的分类标签数据； 提取所述水印图像数据集中若干个水印图像作为原始触发集，根据预设的奇异值分解算法，对所述原始触发集进行奇异值分解处理，获取奇异值分解样本数据，并根据所述奇异值分解样本数据，构建触发集样本，其中，所述奇异值分解算法为： A=U×S×VT 式中，A为所述水印图像的奇异值分解样本数据；S为一个对角线为奇异值元素且矩阵其他位置的元素都为0的矩阵；U为关于ATA的特征向量所构建的矩阵；V为关于AAT的特征向量所构建的矩阵； 提取所述原始触发集中的水印图像对应的分类标签数据，将所述分类标签数据与所述触发集样本进行逐个对应，获取触发集； 将所述水印图像数据集以及所述触发集输入至待嵌入水印的神经网络模型中，根据所述水印图像数据集以及第一损失计算算法，获取与所述水印图像数据集的相关的第一损失数据，其中，所述第一损失计算算法为： 式中，Loss1为所述第一损失数据；I为所述水印图像数据集中分类任务类别的个数；表示类别i的指示变量；表示预测的标签属于类别i的预测概率； 根据所述触发集以及第二损失计算算法，获取与所述触发集的相关的第二损失数据，其中，所述第二损失计算算法为： 式中，Loss2为所述第二损失数据；M为所述触发集中分类任务类别的个数；表示类别i的指示变量；表示预测的标签属于类别i的预测概率；k为水印嵌入权重参数； 将所述第一损失数据与所述第二损失数据进行叠加，获取所述神经网络模型的总损失数据，根据所述损失数据，对所述神经网络模型进行若干次训练，直到所述神经网络模型收敛，获取目标神经网络模型； 响应于用户的模型版权验证指令，所述模型版权验证指令包括所述触发集，将所述触发集输入至所述目标神经网络模型中，获取分类结果，根据所述触发集中的水印图像、相对应的分类标签数据以及分类结果，获取所述目标神经网络模型输出的验证结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华南师范大学，其通讯地址为：528225 广东省佛山市南海区狮山南海软件园华南师范大学软件学院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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