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申请/专利权人：四川警察学院;北京邮电大学

摘要：本发明提供一种图像隐写分析的模型训练方法、分析方法及系统，将自然图像数据集、隐写图像数据集、辅助任务图像数据集一和辅助任务图像数据集二添加标签并输入包括特征提取主干网络、主任务分类网络和辅助任务分类网络的初始神经网络模型，提取特征后执行隐写操作识别和辅助操作识别，通过融合执行主分类任务和辅助分类任务时的损失对上述初始化神经网络模型进行参数更新，最终获得图像隐写分析模型，图像隐写分析模型执行特征提取的主干网络和隐写分析的主任务分类网络，将待分析图像输入图像隐写分析模型后获得待分析图像是否存在隐写操作的识别结果，提高图像隐写分析模型的特征提取能力和泛化能力，并且提高待分析图像分析结果的准确率。

主权项：1.一种图像隐写分析模型训练方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取训练样本集，所述训练样本集包括自然图像数据集、对所述自然图像数据集进行隐写操作后得到的隐写图像数据集、对所述自然图像数据集进行辅助操作得到的辅助任务图像数据集一，以及对所述辅助任务图像数据一进行隐写操作得到的辅助任务图像数据集二，对所述训练样本集中的样本添加是否经过隐写操作、是否经过辅助操作和判断隐写率区间的标签；其中，所述辅助操作包括模糊滤波、锐化和或隐写分析定量，所述模糊滤波和锐化的训练样本集使用所述自然图像数据集、所述隐写图像数据集、所述辅助任务图像数据集一和所述辅助任务图像数据集二，所述隐写分析定量的训练样本集使用所述自然图像数据集和所述隐写图像数据集；获取初始神经网络模型，所述初始神经网络模型包括特征提取主干网络、主任务分类网络和辅助任务分类网络；所述特征提取主干网络以所述训练样本集中的样本为输入提取特征，将提取到的所述特征输入所述主任务分类网络执行识别是否存在隐写操作的主分类任务，以及将提取到的所述特征输入所述辅助任务分类网络执行识别是否存在辅助操作的辅助分类任务；对所述主分类任务构建主任务损失，对所述辅助分类任务构建辅助任务损失，对所述主任务损失和所述辅助任务损失进行加权求和计算得到融合损失；以最小化所述融合损失为目标，采用所述训练样本集对所述初始神经网络模型进行参数更新，直至收敛，将更新后的所述特征提取主干网络和所述主任务分类网络构建为图像隐写分析模型。

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