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摘要：本发明公开了一种基于对抗性机制的JPEG图像鲁棒隐写方法，包括以下步骤：步骤1、将原始图像集通过隐写术进行处理，获取含秘图像集，供后续模型训练使用；步骤2、通过对原始图像集和含秘图像集进行学习训练，获取基于神经网络的隐写分析器；步骤3、从选定的载体图像中提取载体序列；通过现有的失真计算方法，计算载体序列所对应的失真序列；利用预训练的隐写分析器计算载体序列的梯度信息，并根据梯度信息调整嵌入过程中的失真大小；使用STC‑ECC策略嵌入秘密信息；通过根据隐写序列修改载体图像中的系数，并进行JPEG编码生成JPEG图像文件。该方法旨在提高隐写方法对深度学习隐写分析模型的安全性和鲁棒性。
主权项：1.一种基于对抗性机制的JPEG图像鲁棒隐写方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、将原始图像通过隐写术进行处理，获取含秘图像集；步骤2、构建基于神经网络的隐写分析器NT，并通过原始图像集合含秘图像集对隐写分析器NT进行训练；步骤3、通过对抗性机制将秘密信息嵌入图像中：步骤3.1、从选定的载体图像中提取载体序列；步骤3.2、通过失真计算方法，计算载体序列所对应的失真序列；步骤3.3、利用预训练的隐写分析器NT计算载体序列的梯度信息，并根据梯度信息调整嵌入过程中的失真大小；步骤3.4、使用STC-ECC策略嵌入秘密信息，得到隐写序列S；步骤3.5、根据隐写序列S修改载体图像中的系数，并进行JPEG编码生成JPEG图像文件。
全文数据：
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百度查询： 杭州电子科技大学 一种基于对抗性机制的JPEG图像鲁棒隐写方法及其存储介质
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