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申请/专利权人：中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
摘要：本发明提供一种基于倒残差结构的孪生卷积网络隐写分析框架。该框架依次包括图像预处理模块、图像特征提取模块和图像分类模块；图像预处理模块，用于采用高通滤波结合深度可分离神经网络的方式预处理图像以获取图像的通道间残差的相关性；图像预处理模块包括两个结构相同的预处理分支；图像特征提取模块，用于提取图像特征；图像特征提取模块包括两个结构相同的特征提取分支；图像分类模块，用于对两个特征提取分支所提取的特征进行融合，根据融合后特征将图像分为载体图像和载密图像；图像分类模块包括分别连接两个特征提取分支的两个全局平均池化层，连接两个全局平均池化层的损失函数以及最后的全连接层。
主权项：1.基于倒残差结构的孪生卷积网络隐写分析装置，其特征在于，依次包括图像预处理模块、图像特征提取模块和图像分类模块；所述图像预处理模块，用于采用高通滤波结合深度可分离神经网络的方式预处理图像以获取图像的通道间残差的相关性；所述图像预处理模块包括两个结构相同的预处理分支；每个所述预处理分支依次包括滤波层、两个深度可分离神经网络层和三个第一Block块；所述图像特征提取模块，用于基于所述图像预处理模块的输出提取图像特征；所述图像特征提取模块包括两个结构相同的特征提取分支；每个所述特征提取分支依次包括倒残差网络层和两个Block块组；每个所述Block块组依次包括一个第二Block块和一个第一Block块；所述图像分类模块，用于对两个特征提取分支所提取的特征进行融合，根据融合后特征将图像分为载体图像和载密图像；所述图像分类模块包括分别连接两个特征提取分支的两个全局平均池化层，连接两个所述全局平均池化层的损失函数以及最后的全连接层；其中，两个所述预处理分支和两个所述特征提取分支均分别共享权重值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于倒残差结构的孪生卷积网络隐写分析装置
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