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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明提供一种利用强化学习算法和GAN模型提高图片隐写效率和图片隐写安全性的方法，包括以下步骤：利用GAN模型进行图片隐写预训练。利用Div2K数据集作为原始封面图片和选取随机信息集，使模型得到与原图相似的隐写图片；利用强化学习算法对隐写参数进行优化。初始的参数随机确认，再根据预训练效果选取最优参数进行替换；GAN模型训练和图片隐写效果评估。结合预训练模型和最优参数进行图片隐写实现，并基于隐写性能和隐写安全来评估性能。本发明通过对包括嵌入信息和原始图片特征在内的任务情况的分析，选择适合的隐写方式，有效的提高了隐写任务的效率。
主权项：1.一种基于强化学习的图像隐写方法，其特征在于，包括：初始化SteganoGAN模型与隐写方式，利用Div2K数据集作为原始封面图片集，对原始封面图片进行处理，准备隐写信息；初始化强化学习智能体，利用强化学习算法选择隐写工作模式，并进行隐写操作；对隐写后的图片与原始图片进行隐写效果评估，并构建经验序列，并放入经验回放缓冲池；从经验回放缓冲池中抽取样本，对强化学习智能体网络参数进行更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种基于强化学习的图像隐写方法
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