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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)申請的專利一種基于自動虛擬數(shù)據(jù)增強的隱寫分析器的訓(xùn)練方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN115713663B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-15發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202211512339.0，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于自動虛擬數(shù)據(jù)增強的隱寫分析器的訓(xùn)練方法是由陳可江;張衛(wèi)明;俞能海;張建嵩設(shè)計研發(fā)完成，并于2022-11-29向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于自動虛擬數(shù)據(jù)增強的隱寫分析器的訓(xùn)練方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于自動虛擬數(shù)據(jù)增強的隱寫分析器的訓(xùn)練方法，包括：利用增強網(wǎng)絡(luò)對批處理樣本圖像集進行圖像數(shù)據(jù)增強，得到增強噪聲的概率分布；利用可微采樣器對增強噪聲的概率分布進行采樣得到增強噪聲和增廣圖像集；利用隱寫分析器分別處理批處理樣本圖像集和增廣圖像集，并利用隱寫分析器的損失函數(shù)計算第一損失值，通過梯度下降方法進行梯度反向傳播來更新隱寫分析器的參數(shù)；利用參數(shù)更新后的隱寫分析器和類別保持器分別處理增廣圖像集，并利用穩(wěn)定器處理增強噪聲；利用增強網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)計算第二損失值，并通過梯度下降方法進行梯度反向傳播來更新增強網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)；迭代進行操作上述操作，得到訓(xùn)練完成的隱寫分析器。

本發(fā)明授權(quán)一種基于自動虛擬數(shù)據(jù)增強的隱寫分析器的訓(xùn)練方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自動虛擬數(shù)據(jù)增強的隱寫分析器的訓(xùn)練方法，包括： 操作一，根據(jù)預(yù)設(shè)采樣數(shù)量，對訓(xùn)練樣本圖像集進行隨機采樣，得到批處理樣本圖像集； 操作二，利用增強網(wǎng)絡(luò)對所述批處理樣本圖像集進行圖像數(shù)據(jù)增強，得到增強噪聲的概率分布； 操作三，利用可微采樣器對所述增強噪聲的概率分布進行采樣得到增強噪聲，并根據(jù)所述增強噪聲、所述批處理樣本圖像集和預(yù)設(shè)的增強噪聲幅度的超參數(shù)，得到增廣圖像集； 操作四，利用所述隱寫分析器分別處理所述批處理樣本圖像集和所述增廣圖像集，得到第一處理結(jié)果和第二處理結(jié)果，其中，所述隱寫分析器基于深度圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建； 操作五，利用所述隱寫分析器的損失函數(shù)計算所述第一處理結(jié)果和所述第二處理結(jié)果的第一損失值，并根據(jù)所述第一損失值，通過梯度下降方法進行梯度反向傳播來更新所述隱寫分析器的參數(shù)； 操作六，利用參數(shù)更新后的隱寫分析器和類別保持器分別處理所述增廣圖像集，得到第三處理結(jié)果，并利用穩(wěn)定器處理所述增強噪聲，得到第四處理結(jié)果，其中，所述類別保持器與所述隱寫分析器具有相同的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)但參數(shù)不同； 操作七，利用所述增強網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù)計算所述第三處理結(jié)果和所述第四處理結(jié)果的第二損失值，并根據(jù)所述第二損失值，通過梯度下降方法進行梯度反向傳播來更新所述增強網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)； 迭代進行操作一至操作七，直到所述隱寫分析器的參數(shù)滿足預(yù)設(shè)收斂條件，得到訓(xùn)練完成的隱寫分析器； 其中，所述利用可微采樣器對所述增強噪聲的概率分布進行采樣得到增強噪聲，并根據(jù)所述增強噪聲、所述批處理樣本圖像集和預(yù)設(shè)的增強噪聲幅度的超參數(shù)，得到增廣圖像集包括： 根據(jù)Gumbel-Softmax方法，得到所述增強噪聲概率分布與所述增強噪聲的關(guān)系； 根據(jù)所述增強噪聲概率分布與所述增強噪聲的關(guān)系，利用所述可微采樣器對所述增強噪聲的概率分布進行隨機采樣，得到所述增強噪聲； 將所述增強噪聲與所述預(yù)設(shè)的增強噪聲幅度的超參數(shù)進行向量相乘，并將相乘得到的向量與所述批處理樣本圖像集中的圖像數(shù)據(jù)進行向量運算，得到所述增廣圖像集； 其中，所述增強噪聲概率分布與所述增強噪聲的關(guān)系由公式（1）確定： （1）， 其中，表示所述增強噪聲，和分別表示加性噪聲和減性噪聲的概率，表示不添加噪聲的概率，由公式（2）確定： （2）， 其中，表示0到1范圍內(nèi)的均勻分布。

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