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申请/专利权人：华南农业大学
摘要：本发明公开了一种基于深度注意自编码器的零水印构造方法，包括水印构造和水印提取；水印构造：构造零水印M，将零水印M在知识产权信息数据库进行注册，使水印信息得到保存；水印提取包括：获得待测图像特征:将待检测载体图片将待检测载体图片作为自编码器输入，编码器输出待检测载体图片的特征矩阵B′；获取二值矩阵:利用矩阵B′的每个元素的值B′x,y与矩阵B′的均值T′的大小关系构造二值矩阵C′；恢复水印：将矩阵C′与零水印M进行异或运算得到恢复的水印图像W′。本发明利用卷积自编码器和注意力机制来提取图像的特征，提取的特征更稳定和具有代表性，本发明采用了对抗训练，这保证了模型的鲁棒性，使得该发明的水印算法能够抵抗大部分攻击。
主权项：1.一种基于深度注意自编码器的零水印构造方法，其特征在于，包括：水印构造和水印提取；水印构造：构造零水印M，将零水印M在知识产权信息数据库进行注册，使水印信息得到保存；水印构造包括：提取图像特征：将宿主图片输入已训练好的基于注意力机制的卷积自编码，卷积自编码输出特征图B，特征图B为待特征提取的图像的特征；获取二值矩阵：利用特征图B的每个元素的值Bx,y与特征图B的均值T的大小关系构造二值矩阵C；构造零水印：将矩阵C与水印图像矩阵W进行异或运算得到零水印M；其中，基于注意力机制的卷积自编码包括依次连接的卷积核大小为3,3的第一卷积层、注意力模块、卷积池化层M1、卷积池化层M2，第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层；其中，卷积池化层M1、卷积池化层M2均包括一个包含卷积核大小为3,3的卷积层和一个窗口大小为2,2的最大池化层，第一卷积层、注意力模块、卷积池化层M1、卷积池化层M2为编码器，第四卷积层、第五卷积层和第六卷积层为解码器；水印提取包括：获得待测图像特征:将待检测载体图片作为自编码器输入，编码器输出待检测载体图片的特征矩阵B′；获取二值矩阵:利用矩阵B′的每个元素的值B′x,y与矩阵B′的均值T′的大小关系构造二值矩阵C′；恢复水印：将矩阵C′与零水印M进行异或运算得到恢复的水印图像W′。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 一种基于深度注意自编码器的零水印构造方法
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