载体选择型图像隐写算法研究

摘要：

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％.

关键词：信息隐藏;载体选择;图像检索;深度学习

所属期刊栏目：38

分类号：TP309.2(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目;国家重点研究开发项目

在线出版日期：2021-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：2465-2468