一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法

    公开(公告)号:CN111681154B

    公开(公告)日:2022-06-21

    申请号:CN202010517997.3

    申请日:2020-06-09

    Applicant: 湖南大学

    Inventor: 廖鑫 唐志强 胡娟

    Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法,用于彩色图像隐秘通信。其发明内容主要包括:(1)提出一种生成彩色图像修改概率的生成器网络结构;(2)提出一种基于生成对抗网络设计彩色图像隐写失真函数框架。与现有技术相比,本发明提供的一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法,针对应用更广泛的空域彩色图像进行秘密信息隐秘传输。本发明的方法可行且有效,训练后的模型生成的隐写失真函数结合Syndrome‑Trellis Code等编码技术能更好地抵抗现有的彩色图像隐写分析器,具有更高的安全性。

    一种基于深度学习的GIF动态图像水印方法

    公开(公告)号:CN111681155A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010518027.5

    申请日:2020-06-09

    Applicant: 湖南大学

    Inventor: 廖鑫 彭景 胡娟

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的动态GIF图像水印方法。其发明内容主要包括:提出一种GIF动态图像的可抵抗帧维度噪声干扰的鲁棒性水印方法,在此基础上,通过构造静态图像的时间帧维度对水印信息进行预处理,并实现对GIF动态图像的水印嵌入。本发明首次提出针对GIF动态图像的深度学习水印方法,为目前的大量的动态表情包等GIF图像作品的版权认证需求提供了解决方案。本发明可生成GIF动态图像的鲁棒性水印,实现对GIF动态作品的所有权归属认证,在现实生活场景下具有实际应用价值。

    一种多工位级进模具的尾料送料装置及其工作方法

    公开(公告)号:CN107695191A

    公开(公告)日:2018-02-16

    申请号:CN201710961211.5

    申请日:2017-10-11

    Applicant: 湖南大学

    CPC classification number: B21D37/10 B21D43/023

    Abstract: 本发明提供了一种多工位级进模具的尾料送料装置,包括上模部分、卸料部分和下模部分,其特征在于:上模结构包括上模座(1)、限位柱(3)、上垫板(4)、第一导柱(5)、凸模(8)、内传力组件(10);卸料部分包括卸料板座(6)、导正钉(7)、小卸料板(9)、内导柱(11)、外传力组件(12);下模部分包括凹模板(13)、下模座(14)、内导柱套(15)、倒置导正钉孔(16)、外导柱套(17);本发明能够实现对剩余尾料的传送和加工利用,在保证条带冲制精度的基础上保证了模具工作过程的可靠、稳定,能广泛应用于各种多工位级进模的剩余尾料的后续加工利用。

    一种条带冲制工艺生产线

    公开(公告)号:CN105478556A

    公开(公告)日:2016-04-13

    申请号:CN201511004787.X

    申请日:2015-12-29

    Applicant: 湖南大学

    CPC classification number: B21D22/00 B08B3/12

    Abstract: 本发明公开了一种条带冲制工艺生产线,由条带冲制、条带输送加收集、条带清洗以及条带热处理四部分依次衔接组成,其中条带清洗部分包括依次排列的水基溶剂超声波清洗槽、真空水置换浸泡槽、脱气超声粗清洗槽、真空超声漂洗槽、真空蒸汽浴洗加真空干燥槽、链式上下料输送装置、轨道式机械手装置和抽流风机。本发明不同于美国、法国和韩国同类的条带生产线,可以使所生产的条带特别是AP1000条带达到工艺要求,从而获得质量可靠的成品条带,并提高生产效率。

    一种基于深度学习的GIF动态图像水印方法

    公开(公告)号:CN111681155B

    公开(公告)日:2022-05-27

    申请号:CN202010518027.5

    申请日:2020-06-09

    Applicant: 湖南大学

    Inventor: 廖鑫 彭景 胡娟

    Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的动态GIF图像水印方法。其发明内容主要包括:提出一种GIF动态图像的可抵抗帧维度噪声干扰的鲁棒性水印方法,在此基础上,通过构造静态图像的时间帧维度对水印信息进行预处理,并实现对GIF动态图像的水印嵌入。本发明首次提出针对GIF动态图像的深度学习水印方法,为目前的大量的动态表情包等GIF图像作品的版权认证需求提供了解决方案。本发明可生成GIF动态图像的鲁棒性水印,实现对GIF动态作品的所有权归属认证,在现实生活场景下具有实际应用价值。

    一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法

    公开(公告)号:CN111681154A

    公开(公告)日:2020-09-18

    申请号:CN202010517997.3

    申请日:2020-06-09

    Applicant: 湖南大学

    Inventor: 廖鑫 唐志强 胡娟

    Abstract: 本发明涉及一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法,用于彩色图像隐秘通信。其发明内容主要包括:(1)提出一种生成彩色图像修改概率的生成器网络结构;(2)提出一种基于生成对抗网络设计彩色图像隐写失真函数框架。与现有技术相比,本发明提供的一种基于生成对抗网络的彩色图像隐写失真函数设计方法,针对应用更广泛的空域彩色图像进行秘密信息隐秘传输。本发明的方法可行且有效,训练后的模型生成的隐写失真函数结合Syndrome-Trellis Code等编码技术能更好地抵抗现有的彩色图像隐写分析器,具有更高的安全性。

Patent Agency Ranking