一种基于图像特征融合的水印分类模型训练方法和系统

本发明公开了一种基于图像特征融合的水印分类模型训练方法和系统，方法包括：获取训练数据集，所述训练数据集包括非目标类的干净图像和目标类的特征图像；对所述特征图像进行特征提取，得到所述特征图像对应的触发特征，并对所述干净图像进行特征提取，得到所述干净图像对应的内容特征；根据所述触发特征计算得到第一损失函数，根据所述内容特征计算得到第二损失函数，进而根据所述第一损失函数、所述第二损失函数以及结构相似指数生成所述干净图像对应的水印图像；根据所述水印图像和所述干净图像对预设的第一卷积神经网络进行训练，得到水印分类模型。本发明能够提高水印分类模型的鲁棒性，可广泛应用于人工智能技术领域。