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公开(公告)号：CN115861017A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211609405.6
申请日：2022-12-12
Applicant: 浙江工商大学
IPC: G06T1/00 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习和二维码的高分辨率图像盲水印方法。本发明设计并构造了一种称为多尺度交叉融合残差网络的深度学习框架用于在图像中嵌入水印并从图像中提取水印，多尺度交叉融合残差网络采样课程学习的策略进行训练以提高水印模型的对信号处理和几何变换攻击的鲁棒性。水印是由字符串形式的版权信息和自动附加的时间戳加密得到的密文编码而成的二维码，此二维码经归一化后嵌入到高分辨率图像的若干个无交叠的区域中，这些嵌入区域以几个主关键点和图像中心点为参照系基于用户密钥进行了位置加密。该方法对常见的信号处理操作和几何变换攻击均有较理想的鲁棒性，同时未授权者无法提取出水印，有较好的安全性。
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