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申请/专利权人：中国科学技术大学
摘要：本发明涉及深度学习技术领域，公开了一种基于可训练噪声的神经辐射场隐写信息嵌入及恢复方法，包括：随机初始化可训练的噪声；将噪声添加到特定相机视角的经过位置编码后的采样点上后，经过预训练的神经辐射场模型得到渲染图像；计算损失函数值，通过反向传播算法更新可训练噪声的参数；对可训练的噪声进行迭代优化，得到最终的噪声；本发明提出了基于可训练噪声的NeRF隐写方法：Noise‑NeRF。结合对抗性攻击思想通过迭代反向传播更新输入的噪声，使得神经辐射场模型能输出隐写的内容。同时，我们提出了自适应的像素选择机制，根据不同的梯度信息更新像素点提升了隐写效率，还提出像素扰乱机制并提升了隐写质量。
主权项：1.一种基于可训练噪声的神经辐射场隐写信息嵌入及恢复方法，其特征在于，用于将隐写信息写入可训练的噪声中，并在向神经辐射场模型输入特定噪声后，能够渲染出所述隐写信息，具体包括以下步骤：步骤一，随机初始化可训练的噪声；步骤二，将噪声添加到特定相机视角P的经过位置编码后的采样点上后，经过预训练的神经辐射场模型进行三维重建和渲染，得到渲染图像；步骤三，设置用于体现渲染图像和隐写信息差异的损失函数Lrgb；计算损失函数值，通过反向传播算法更新可训练噪声的参数；步骤四，重复步骤二至步骤三，对可训练的噪声进行迭代优化，直至可训练噪声的参数收敛或者达到设定的迭代次数，得到最终的噪声，实现隐写信息的嵌入；将最终得到的噪声输入到神经辐射场模型，能够得到所述隐写信息，实现隐写信息的恢复。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学技术大学 基于可训练噪声的神经辐射场隐写信息嵌入及恢复方法
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