10.19734/j.issn.1001-3695.2020.11.0417
载体选择型图像隐写算法研究
传统的载体选择式图像隐写需要人工构建图像和秘密信息的关系,且鲁棒性不强.针对这个问题,提出了一种载体选择型图像隐写算法,该方案结合图像检索的思想,使用StarGAN的判别器作为特征提取器,将提取的特征映射为秘密消息,直接构造了图像和秘密消息的映射关系,并采用了特征更新、搜图更新等方式更新关系库,自动化更新映射关系库.实验证明,该方案具有较高的隐写容量和较好的鲁棒性,在图像质量不高时,提取准确率比现有方法提高约6%.
信息隐藏;载体选择;图像检索;深度学习
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TP309.2(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目;国家重点研究开发项目
2021-08-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
2465-2468