| 基于密集连接和特征消冗网络的零水印方法 |
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| 引用本文： | 何灵强,骆挺,李黎,何周燕,徐海勇. 基于密集连接和特征消冗网络的零水印方法[J]. 光电子．激光, 2023, 34(5): 543-553 |
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| 作者姓名： | 何灵强 骆挺 李黎 何周燕 徐海勇 |
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| 作者单位： | 宁波大学 信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211,宁波大学 信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211 ;宁波大学 科学技术学院，浙江 宁波 315000,杭州电子科技大学,浙江 杭州 310000,宁波大学 信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211 ;宁波大学 科学技术学院，浙江 宁波 315000,宁波大学 信息科学与工程学院，浙江 宁波 315211 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(61971247,62171243,61501270)、浙江省自然科学基金(LY22F020020,LQ23F010011)、宁波市自然科 学基金(2021J134,2022J136,2022J066)和浙江省教育厅科研科研项目(Y202248989)资助项目 |
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| 摘 要： | 针对鲁棒水印不可见性和鲁棒性的矛盾，提出了一种基于密集连接和特征消冗网络(dense connection and redundant feature elimination network, DCRFENet)的零水印方法。首先，为了抵抗不同图像攻击，设计密集连接模块，即从不同卷积层提取浅层和深层图像的鲁棒特征。同时，为了增强零水印的唯一性，结合特征间权重学习与特征内权重学习设计特征消冗模块，从而消除冗余特征以及增强图像的有效特征。其次，融合有效特征与鲁棒特征，生成图像特征图，并进行抗攻击训练。最后，基于训练的DCRFENet,将特征图进行分块，比较分块均值与块内每一特征值的大小构造零水印。实验结果表明，在CIFAR10、COCO、VOC数据集上抵抗单一攻击的平均比特误差率(bit error rate,BER)均低于0.03。此外，与现有方法相比，提出的零水印方法对训练的攻击、非训练的攻击以及混合攻击均具有较好的鲁棒性
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| 关 键 词： | 零水印 唯一性 鲁棒性 密集连接 特征消冗 |
| 收稿时间： | 2022-06-29 |
| 修稿时间： | 2022-10-20 |
A zero-watermarking method based on dense connection and redundant feature elimination network |
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| HE Lingqiang,LUO Ting,LI Li,HE Zhouyan and XU Haiyong. A zero-watermarking method based on dense connection and redundant feature elimination network[J]. Journal of Optoelectronics·laser, 2023, 34(5): 543-553 |
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| Authors: | HE Lingqiang LUO Ting LI Li HE Zhouyan XU Haiyong |
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| Affiliation: | Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, Zhejiang 315211, China,Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, Zhejiang 315211, China;College of Science and Technology,Ningbo University, Ningbo, Zhejiang 315000, China,Hangzhou Dianzi University, Hangzhou, Zhejiang 310018, China,Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, Zhejiang 315211, China;College of Science and Technology,Ningbo University, Ningbo, Zhejiang 315000, China and Faculty of Information Science and Engineering, Ningbo University, Ningbo, Zhejiang 315211, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | zero-watermarking uniqueness robustness dense connection redundant feature elimination |
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