与身份绑定图像自然形变的深度分类模型黑盒水印方法

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与身份绑定图像自然形变的深度分类模型黑盒水印方法
申请号:CN202510848827
申请日期:2025-06-24
公开号:CN120763901A
公开日期:2025-10-10
类型:发明专利
摘要
本发明的与身份绑定图像自然形变的深度分类模型黑盒水印方法,包括基于ID的扭曲场生成、水印嵌入和水印提取验证;基于ID的扭曲场生成是通过将代表模型所有者身份的ID生成哈希值,并关联唯一的扭曲参数,从而构建绑定模型所有者ID的扭曲场;水印嵌入包括原始数据集获取、训练数据集生成和训练过程,训练数据集包括分别经扭曲场作用得到的干净样本、触发样本和潜在攻击者样本,用训练数据集训练深度分类模型,得到水印模型;水印提取验证中,利用模型所有者ID对应的扭曲场生成测试触发样本,并输入水印模型中进行验证,水印嵌入具备良好的唯一性和隐蔽性。
技术关键词
水印方法 样本 水印嵌入 图像 身份 控制点 标签 生成哈希值 薄板样条插值 生成训练数据 神经网络架构 更新模型参数 MD5算法 形变方法 批量 网格 字符
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