一种基于GAN的神经网络水印生成方法、系统和存储介质[发明专利]

专利名称:一种基于GAN的神经网络水印生成方法、系统和存储介质
专利类型:发明专利
发明人:孟宇航,陈先意,付章杰,袁程胜,孙星明
申请号:CN202210091866.2
申请日:20220126
公开号:CN114119335B
公开日:
20220426
专利内容由知识产权出版社提供
摘要:本发明公开了一种基于GAN的神经网络水印生成方法、系统和存储介质,生成器生成原始数据集的噪声数据集;在原始数据集中加上噪声,得到触发样本水印集;将触发样本水印集和原始数据集同时送入到判别器中;将与原始数据集之间的相似度满足要求的触发样本水印集输入到神经网络模型,输出结果;通过设置判别器的损失函数、生成器的损失函数以及软铰链损失函数,确定整体损失函数;利用整体损失函数同步训练生成器、判别器和神经网络模型;利用触发样本水印集验证所述神经网络模型,获得最终生成水印的神经网络模型。本发明可以自动地根据不同的神经网络模型生成噪声,基本可以满足对不同神经网络模型生成水印的需求。
申请人:南京信息工程大学
地址:210044 江苏省南京市江北新区宁六路219
国籍:CN
代理机构:南京纵横知识产权代理有限公司
代理人:朱远枫

本文发布于:2024-09-20 17:29:23,感谢您对本站的认可!

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