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申请/专利权人：常熟理工学院

摘要：本发明公开了一种基于伪孪生网络的隐写分析预测方法，包括步骤：将图像预处理后送入特征提取层进行残差特征提取，提取的残差特征送入特征分类层进行是否存在隐写的分类，其中所述特征提取层包括编码器分支和解码器分支，所述编码器分支用于提取所述预处理后输入图像的嵌入概率图，所述解码器分支用于根据所述编码器分支提取的所述嵌入概率图提取所述预处理后输入图像的残差特征。本发明还公开了基于伪孪生网络的隐写分析预测装置以及计算机存储介质。本发明可强化易于辨别是否隐写的特征，提高隐写检测性能。

主权项：1.一种基于伪孪生网络的隐写分析预测方法，其特征在于，包括以下步骤：将图像预处理后送入特征提取层进行残差特征提取，提取的残差特征送入特征分类层进行是否存在隐写的分类，其中所述特征提取层包括编码器分支和解码器分支，所述编码器分支用于提取所述预处理后的输入图像的嵌入概率图，所述解码器分支用于根据所述编码器分支提取的所述嵌入概率图提取所述预处理后的输入图像的残差特征；所述编码器分支包括依次连接的第一模块和第二模块，其中第一模块含有残差连接并依次包括卷积层、卷积层、批标准化层、ReLU层、卷积层和批标准化层，所述第二模块依次包括卷积层、批标准化层、Concat层、卷积层、卷积层、批标准化层和ReLU层；所述解码器分支包括依次连接的第三模块和第四模块，第三模块含有残差连接并依次包括卷积层、卷积层、批标准化层、ReLU层、卷积层和批标准化层，所述第三模块的输出与第一模块的输出经过操作形成第四模块的输入，第四模块含有残差连接并依次包括卷积层、卷积层、批标准化层、卷积层、批标准化层、Concat层、卷积层、卷积层、批标准化层和ReLU层，所述操作用于融合图像嵌入概率图和残差特征；所述预处理包括Kaiming初始化预处理和SRM滤波核初始化预处理，所述SRM滤波核初始化预处理使用30个大小为SRM滤波核，所述Kaiming初始化预处理后的输入图像作为所述编码器分支的输入，所述SRM滤波核初始化预处理后的输入图像作为所述解码器分支的输入；所述特征分类层包括依次连接的卷积层、卷积层、批标准化层、ReLU层、平均池化层、卷积层、批标准化层、ReLU层、空间金字塔池化层和全连接层；所述全连接层包括三个线性层和Softmax激活层。

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