基于卷积神经网络和频域注意力的图像隐写方法（信息安全、大数据）（2024年下证）

本发明公开了一种基于卷积神经网络和频域注意力的图像隐写方法，涉及信息隐藏领域，特别是图像隐写这一应用领域。目前的深度学习方法只在空间域进行数字图像的信息隐藏，本发明基于卷积神经网络，增加频域注意力机制，关注于频域空间上的中低频部分，调整卷积神经网络模型的深度，模型能更好提取到频域上的特征。本发明能有效地将秘密信息嵌入图像中，且含密图像与原始图像的相似度高，且能根据含密图像准确地提取秘密信息。

《基于卷积神经网络和频域注意力的图像隐写方法（信息安全、大数据）（2024年下证）》是一发明专利，专利号为 2021114548882，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为张善卿;李辉;李黎;陆剑锋，申请日期为2021-12-01，公开（公告）日期为2022-03-08，国际专利分类号（IPC）为 H04N1/32(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：图像加密、信息隐藏、信息安全、大数据、人工智能、电子计算机技术。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了一种基于卷积神经网络和频域注意力的图像隐写方法，涉及信息隐藏领域，特别是图像隐写这一应用领域。目前的深度学习方法只在空间域进行数字图像的信息隐藏，本发明基于卷积神经网络，增加频域注意力机制，关注于频域空间上的中低频部分，调整卷积神经网络模型的深度，模型能更好提取到频域上的特征。本发明能有效地将秘密信息嵌入图像中，且含密图像与原始图像的相似度高，且能根据含密图像准确地提取秘密信息。

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