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【摘 要】
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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。
【机 构】
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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】
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通信学报
【发表日期】
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2020年01期
【基金项目】
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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)
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