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申请/专利权人：华侨大学
申请日：2024-04-30
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118114211A
主分类号：G06F21/16
分类号：G06F21/16;G06F21/10;G06N3/0464;G06N3/084
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：本发明提供的一种基于扩展量化索引调制的DNN水印方法、装置、设备及介质，涉及人工智能领域，包括水印嵌入与水印提取，水印嵌入包括：获取预处理后的水印信息，提取DNN结构中任一卷积层的权重进行向量化与均值扁平化计算，得到第一载体向量；利用随机数生成满足高斯分布的投影矩阵，计算第一载体向量在投影矩阵上的投影值；然后将投影值输入傅里叶级数拟合的扩展量化索引调制函数，得到调制后的向量；通过损失函数训练模型，使得调制后的向量与嵌入的水印信息保持一致，实现水印信息在DNN模型中的嵌入。本发明能充分发挥扩展量化抖动调制理论在水印鲁棒性方面的性能，在保证水印不可见性和水印容量的情况下，依旧能保持良好的鲁棒性。
主权项：1.一种基于扩展量化索引调制的DNN水印方法，其特征在于，包括以下步骤：获取预处理后的水印信息，选取DNN模型结构中一个卷积层的权重进行提取，得到第一权重，对所述第一权重进行向量化并计算卷积核上的均值，将所述均值进行扁平化，转化得到第一载体向量；根据所述第一载体向量与预处理后的水印信息，利用随机数生成满足高斯分布的投影矩阵，计算所述第一载体向量在投影矩阵的投影值，得到第一投影值;将所述第一投影值输入傅里叶级数拟合的调制函数，得到调制后的第一调制向量，其中，所述傅里叶级数拟合的调制函数是满足ST-QIM周期特性的函数；根据所述第一调制向量，对DNN模型进行水印嵌入训练，以使第一调制向量与需嵌入的水印信息保持一致，即得到训练好的含有水印信息的DNN模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 基于扩展量化索引调制的DNN水印方法、装置、设备及介质
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