发明 一种基于卷积神经网络的图像隐写分析方法及系统
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G06T1/00 G06V10/774 G06V10/84 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/047 G06N3/08
摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络的图像隐写分析方法及系统，包括三个模块：图像预处理部分、特征提取部分、特征分类模块。在图像预处理部分，本发明通过实验选择了一组具有多方向、多尺度参数的Gabor滤波器与输入图像卷积获得高信噪比的图像残差；特征提取部分使用了快捷连接结构将浅层的输出与后面层直接相连来减轻过拟合现象。本发明基于卷积神经网络的隐写方法不需要大量关于隐写、隐写分析的领域知识，特征提取和特征分类过程是联合的优化过程，设计简单易于实施；其次，利用Gabor滤波器的尺度性和方向性可以帮助网络提取更有效的图像残差；最后，对J‑UNIWARD和UED两种内容自适应的隐写算法都能取得比较好的检测效果。
