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DGANS:基于双重生成式对抗网络的稳健图像隐写模型
被引量:
10
1
作者
竺乐庆
郭钰
+1 位作者
莫凌强
张大兴
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期125-133,共9页
深度卷积神经网络可有效地应用于大容量图像信息隐写,然而其稳健性研究却鲜有报道。双重生成式对抗网络(DGANS)模型对深度学习框架应用于图像隐写时,针对小幅度几何变换攻击进行了优化设计,从而提高模型的稳健性。DGANS由2个串联的生成...
深度卷积神经网络可有效地应用于大容量图像信息隐写,然而其稳健性研究却鲜有报道。双重生成式对抗网络(DGANS)模型对深度学习框架应用于图像隐写时,针对小幅度几何变换攻击进行了优化设计,从而提高模型的稳健性。DGANS由2个串联的生成式对抗网络构成,可将灰度图像隐藏到相同大小的彩色或灰度图像中并还原。通过对生成的含密图像进行数据增强并进一步强化训练提取网络,使提取网络对输入图像的几何变换具有适应性。实验结果表明,DGAN不仅可以实现高容量的图像信息隐写,而且可以对抗一定范围内的几何攻击,比同类模型有更好的稳健性。
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关键词
图像隐写
稳健性
双重生成式对抗网络
深度学习
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职称材料
题名
DGANS:基于双重生成式对抗网络的稳健图像隐写模型
被引量:
10
1
作者
竺乐庆
郭钰
莫凌强
张大兴
机构
浙江工商大学计算机与信息工程学院
杭州电子科技大学计算机学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第1期125-133,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61572160)
浙江省自然科学基金资助项目(No.LY20F020002)~~
文摘
深度卷积神经网络可有效地应用于大容量图像信息隐写,然而其稳健性研究却鲜有报道。双重生成式对抗网络(DGANS)模型对深度学习框架应用于图像隐写时,针对小幅度几何变换攻击进行了优化设计,从而提高模型的稳健性。DGANS由2个串联的生成式对抗网络构成,可将灰度图像隐藏到相同大小的彩色或灰度图像中并还原。通过对生成的含密图像进行数据增强并进一步强化训练提取网络,使提取网络对输入图像的几何变换具有适应性。实验结果表明,DGAN不仅可以实现高容量的图像信息隐写,而且可以对抗一定范围内的几何攻击,比同类模型有更好的稳健性。
关键词
图像隐写
稳健性
双重生成式对抗网络
深度学习
Keywords
image steganography
robustness
double GAN
deep learning
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
DGANS:基于双重生成式对抗网络的稳健图像隐写模型
竺乐庆
郭钰
莫凌强
张大兴
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
10
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