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基于GAN与分离卷积的高解码精度图像隐写

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成果类型:
期刊论文
作者:
林俏伶;刘昌华;刘沛
作者机构:
[林俏伶; 刘昌华; 刘沛] 武汉轻工大学数学与计算机学院
语种:
中文
关键词:
生成式对抗网络;沃瑟斯坦度量;残差连接;分离卷积;纠错层
关键词(英文):
generative adversarial network;Wasserstein distance;skipping connection;separation convolution;error correction lay
期刊:
软件导刊
期刊(英文):
Software Guide
ISSN:
1672-7800
年:
2024
卷:
23
期:
10
页码:
179-186
基金类别:
湖北省高等学校省级教学研究项目(2022343);
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与计算机学院
摘要:
从提高秘密图像安全性、解码精度和缩短编解码时间3个方面进行考虑,提出一个基于GAN和分离卷积的高解码精度图像隐写方案。在嵌入秘密信息前使用基于Residual-Rep结构、Inception-SCS结构的预处理网络自动学...展开更多 从提高秘密图像安全性、解码精度和缩短编解码时间3个方面进行考虑,提出一个基于GAN和分离卷积的高解码精度图像隐写方案。在嵌入秘密信息前使用基于Residual-Rep结构、Inception-SCS结构的预处理网络自动学习载体图像高维特征并以数据驱动方式使用特征表示,全面获取通道和空间的特征信息,降低图像失真,引入残差连接,降低秘密信息损失,通过缩短编码和解码时间降低模型复杂度。在...
摘要(英文):
The problem of low decoding accuracy and image visual quality,long encoding and decoding time are in existing image steganography.In view of the above challenges,a high-decoding accuracy image steganography based on GAN and separated convolution is proposed.An Residual-...MORE The problem of low decoding accuracy and image visual quality,long encoding and decoding time are in existing image steganography.In view of the above challenges,a high-decoding accuracy image steganography based on GAN and separated convolution is proposed.An Residual-Re...

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