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申请/专利权人：中国人民解放军网络空间部队信息工程大学
摘要：本发明提供一种基于深度学习的通用彩色图像隐写检测方法及系统。该方法包括：步骤1：构建彩色图像隐写检测模型，包括依次连接的预处理层、特征提取层、特征融合层和分类器；其中，所述预处理层对输入图像的三通道特征图分别进行滤波，再将滤波后的三通道特征图进行通道重排；步骤2：构建损失函数，基于所述损失函数对所述彩色图像隐写检测模型进行训练；步骤3：将待检测彩色图像输入至训练好的彩色图像隐写检测模型中，得到检测结果。本发明可解决当前因缺乏考虑通道间相关性而导致彩色图像隐写检测准确率低的问题。
主权项：1.基于深度学习的通用彩色图像隐写检测方法，其特征在于，包括：步骤1：构建彩色图像隐写检测模型，包括依次连接的预处理层、特征提取层、特征融合层和分类器；其中，所述预处理层对输入图像的三通道特征图分别进行滤波，再将滤波后的三通道特征图进行通道重排；步骤2：构建损失函数，基于所述损失函数对所述彩色图像隐写检测模型进行训练；步骤3：将待检测彩色图像输入至训练好的彩色图像隐写检测模型中，得到检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军网络空间部队信息工程大学 基于深度学习的通用彩色图像隐写检测方法及系统
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