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龙图腾网恭喜南京信息工程大学申请的专利一种基于DWT的个性化模型版权保护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：CN119693213B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-02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：202510214233.X，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于DWT的个性化模型版权保护方法及系统是由王晶;陈先意;郭倩彬设计研发完成，并于2025-02-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于DWT的个性化模型版权保护方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于DWT的个性化模型版权保护方法及系统，涉及计算机科学技术领域，包括：利用生成网络G为原始图像生成个性化的特定模式。接着，通过DWT将原始图像和特定模式分别转化为低频和高频区域。然后，将特定模式的高频信息作为水印触发器嵌入到干净图像的小波域中，并通过逆离散小波变换IDWT将组合后的图像从小波域转换为空间域，最终生成水印样本。本发明从样本的特征属性出发，在确保水印样本集多样性的基础上，采用特征提取器计算水印样本与原始样本的余弦相似度进行筛选，选择对水印模型贡献度高的样本，从而使水印验证过程更加高效和准确。

本发明授权一种基于DWT的个性化模型版权保护方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于DWT的个性化模型版权保护方法，其特征在于，方法包括以下步骤：接收干净样本集，将干净样本集内的原始样本输入至预先建立的生成网络模型内，输出得到特定模式样本，通过离散小波变换DWT和离散小波逆变换IDWT对原始样本和特定模式样本进行域的转换，并在小波域进行水印信息的嵌入，最终得到初始水印样本集；所述通过离散小波变换DWT和离散小波逆变换IDWT对原始样本和特定模式样本进行域的转换的过程如下：使用离散小波变换DWT将原始样本x和特定模式p从空间域转换到小波域：DWTx→xLL，xHL，xLH，xHH}DWTp→{pLL，pHL，pLH，pHH}其中，xLL，xHL，xLH，xHH分别指原始样本x通过DWT分解成的四个频率子带，分别表示低频部分、水平高频部分、垂直高频部分以及对角高频部分；pLL，pHL，pLH，pHH分别指特定模式p通过DWT分解成的四个频率子带，分别表示低频部分、水平高频部分、垂直高频部分以及对角高频部分；将特定模式p的高频区域HH作为水印触发器注入原始样本x的高频区域；其中，在注入之前，对特定模式p的高频区域HH进行微调：围绕中心点将HH区域分别旋转不同的角度，生成四个变换后的结果，将旋转后的结果取平均值，得到新的综合表示 其中，rotate·指以图像的中心为基准进行旋转，得到多个旋转角度的结果，mean·指对旋转后的结果求平均；注入HH分量采用了加权混合的方式：将原始样本x和特定模式p的HH分量按照比例进行组合，所述比例由超参数α控制，组合后的图片由{xLL，xHL，xLH，zHH}组成： 使用离散小波逆变换IDWT将小波域的样本转换回空间域，生成初始水印样本xp＝IDWT{xLL，xHL，xLH，zHH}；所述DWT公式如下： 其中，LL[x,y]、HL[x,y]、LH[x,y]和HH[x,y]表示对输入图像f[x,y]进行小波分解得到的四个子带系数矩阵，g[m]和g[n]是用于提取信号的低频分量低通滤波器，h[m]和h[n]是用于提取图像的高频分量高通滤波器，m和n是滤波器的索引，对滤波器的每个点进行卷积操作，2x和2y表示对每次卷积结果进行下采样，2x-m和2y-n表示对输入信号进行平移操作；样本旋转公式如下： 其中x0，y0为样本原始像素点的坐标，x，y为旋转后的像素点的坐标，θ表示旋转角度；所述IDWT公式如下： 其中，f[x,y]指通过逆小波变换生成的图像；为水印样本xp确定目标标签yt，构成初始水印样本集将初始水印样本集内的初始水印样本以及原始样本输入至预先训练的特征提取器内，输出得到初始水印特征和原始特征之间的余弦相似度，基于余弦相似度对初始水印样本进行排序，得到粗略水印样本集，对粗略水印样本集使用K-means聚类算法进行多样性筛选，得到最终水印样本集；将最终水印样本集的最终水印样本输入至预先训练的可疑模型内，计算得出水印提取成功率，若水印提取成功率大于设定阈值，则判定可疑模型为盗版模型，否则判定为非盗版模型。

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