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基于ShuffleNet迁移学习的医学图像鲁棒多水印算法研究

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本发明公开了一种基于ShuffleNet迁移学习的医学图像鲁棒多水印方法，属于多媒体信号处理领域。本发明的步骤是：首先对ShuffleNet网络进行结构改动，在自制的医学数据集上训练好后保存；接着把医学图像输入到训练好的ShuffleNet网络中，经过前向传播，对获得的数值处理后就成了医学图像的特征向量；然后对水印进行置乱加密，将医学图像的特征向量与加密后的三张二值水印分别进行异或得到三个二值逻辑序列；再通过相同的操作来提取待测医学图像的特征向量，并与二值密钥序列分别关联来进行水印的提取。本发明是基于ShuffleNet迁移学习的医学图像数字水印技术，有较好的鲁棒性，针对旋转、平移、缩放、剪切等几何攻击尤为突出，水印的嵌入不改变原始数据的内容，是一种零水印技术。

著录项

公开/公告号CN114092301A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-25

原文格式PDF
申请/专利权人海南大学;
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申请/专利号CN202111241673.2
发明设计人李京兵;李天夫;陈延伟;涂蓉;肖驰;
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申请日2021-10-25
分类号G06T1/00(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06F21/62(20130101);
代理机构
代理人
地址 570228 海南省海口市人民大道56号海南大学
入库时间 2023-06-19 14:15:58

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-03-15

实质审查的生效 IPC(主分类):G06T 1/00 专利申请号:2021112416732 申请日:20211025

实质审查的生效

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