公开(公告)号：CN110490265B

公开(公告)日：2022-04-15

申请号：CN201910785906.1

申请日：2019-08-23

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈志立 ,  杨保华 ,  吴福虎 ,  仲红

IPC: G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06V10/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于双路卷积和特征融合的图像隐写分析方法，其步骤包括：1、构建图像隐写分析的深度学习网络框架；2、图像数据集的准备；3、网络的初始化；4、网络的训练及其验证。本发明能通过两路卷积神经网络自动提取更丰富、更精确的图像特征，根据特征判断图像是否存在隐藏信息，从而能以较高的准确率区分载体图像和载密图像。

公开(公告)号：CN110490265A

公开(公告)日：2019-11-22

申请号：CN201910785906.1

申请日：2019-08-23

Applicant: 安徽大学

Inventor： 陈志立 ,  杨保华 ,  吴福虎 ,  仲红

IPC: G06K9/62 ,  G06K9/46

Abstract: 本发明公开了一种基于双路卷积和特征融合的图像隐写分析方法，其步骤包括：1、构建图像隐写分析的深度学习网络框架；2、图像数据集的准备；3、网络的初始化；4、网络的训练及其验证。本发明能通过两路卷积神经网络自动提取更丰富、更精确的图像特征，根据特征判断图像是否存在隐藏信息，从而能以较高的准确率区分载体图像和载密图像。