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申请/专利权人：慧盾信息安全科技(苏州)股份有限公司

摘要：本发明提供了一种基于深度学习的时域隐形水印生成、嵌入及提取方法，用于在图像、视频共享流转使用场景，使用卷积神经网络结合HVS人眼感知原理嵌入和提取水印，由于隐藏水印的人眼不易察觉性，因此使其具备更好的抗攻击性和安全性；同时此方法可以与灵活对接不同的人工智能检测算法，能够有效避开价值敏感数据区域，避免无差别的将价值数据区域叠加水印后导致的数据信息破坏。

主权项：1.一种基于深度学习的时域隐形水印生成、嵌入及提取方法，利用人眼视觉感知原理实现在视频图片中嵌入和提取隐形水印，利用叠加模拟噪声进行神经网络训练实现拍照后仍然可以实现水印信息提取，利用位置信息作为输入可以避免水印嵌入有效数据区域，避免再次被算法使用时出现错误，该方法系统由位置信息接口模块、HVS感知判别模块、水印信息判别模块、噪声模型模块、水印嵌入模块、水印提取模块组成，其中1位置信息接口提供API供人工智能算法调用，接收有效数据区域像素位置信息，进行判别后传入到水印嵌入模块；2HVS感知判别模块通过计算水印嵌入后图片与原始图片感知度差异得到人眼感知度偏差结果，将结果反馈给水印嵌入模块进行模型参数校正；3水印信息判别模块逐字符计算水印信息偏差结果，将结果分别反馈给水印嵌入模块和水印提取模块进行模型参数校正；4噪声模型模块通过接收水印嵌入后图像，并对图像叠加模拟环境光噪声、成像模糊噪声、色差噪声和变形噪声，将叠加噪声后图像传入水印提取模块进行训练；5水印嵌入模块分为两种工作模式：训练模式和推理模式；训练模式下通过接收图像集、水印信息以及水印信息判别模块计算的偏差结果进行训练，得到水印信息嵌入参数模型实现人眼感知度与水印提取信息准确率的均衡；推理模式下基于训练后的水印信息嵌入参数模型运行，通过接收待处理图片和水印信息实现水印图片的嵌入；6水印提取模块分为两种工作模式：训练模式和推理模式；训练模式下通过传入水印嵌入模块输出的嵌入水印图像集及叠加噪声后嵌入水印图像集进行训练，得到水印位置信息和提取参数模型实现嵌入水印的原始图像以及对嵌入水印的原始图像拍照后再次成像后的图像进行正确的水印信息提取；推理模式下基于训练后的水印位置信息和提取参数模型运行，通过接收待处理图像完成对水印信息的正确提取。

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