| 基于改进生成对抗网络的图像自适应隐写模型 |
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| 引用本文： | 刘荣,李冠,贾斌. 基于改进生成对抗网络的图像自适应隐写模型[J]. 计算机工程与设计, 2021, 42(6): 1551-1561. DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.06.007 |
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| 作者姓名： | 刘荣 李冠 贾斌 |
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| 作者单位： | 山东科技大学计算机科学与工程学院,山东青岛266590 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金;青岛市社会科学规划研究基金项目;青岛市社会科学规划研究基金项目 |
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| 摘 要： | 针对现有图像隐写模型存在网络训练不易收敛、梯度爆炸且生成样本质量差等问题,提出一种基于改进生成对抗网络的图像自适应隐写模型SWGAN-GP.将生成图像作为载体,使用HUGO自适应隐写算法进行信息隐藏;在损失函数中加入梯度惩罚,在网络结构中引入注意力机制,设置双判别器与生成器进行对抗训练.实验结果表明,该方法生成图像的I...
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| 关 键 词： | 生成对抗网络 梯度惩罚 自适应隐写 高度不可检测隐写 信息隐藏 注意力机制 |
Image adaptive steganography model based on improved generative adversarial network |
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| LIU Rong,LI Guan,JIA Bin. Image adaptive steganography model based on improved generative adversarial network[J]. Computer Engineering and Design, 2021, 42(6): 1551-1561. DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.06.007 |
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| Authors: | LIU Rong LI Guan JIA Bin |
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| Abstract: | |
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