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公开(公告)号：CN117609962B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410089289.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点生成的图像式超链接生成方法，所属技术领域为图像信息隐藏领域，包括：基于公共数据集进行随机抽取，获得真实数据集，对真实数据集进行处理，获得图像的真实特征点和边缘图；基于真实数据集和真实特征点以及边缘图对模型进行训练，获得预训练模型；将超链接编码成01比特串后生成消息矩阵，基于消息矩阵进行消息隐藏，获得隐含超链接的特征点矩阵；基于预训练模型和隐含超链接的特征点矩阵获取合成图像；提取合成图像的特征点，基于秘密消息提取算法恢复超链接。本发明充分利用载体合成式框架的优点和图像特征点的鲁棒性，不需要固定的载体图像来嵌入超链接，进而提高方案的安全性和对常见几何攻击的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117609962A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410089289.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征点生成的图像式超链接生成方法，所属技术领域为图像信息隐藏领域，包括：基于公共数据集进行随机抽取，获得真实数据集，对真实数据集进行处理，获得图像的真实特征点和边缘图；基于真实数据集和真实特征点以及边缘图对模型进行训练，获得预训练模型；将超链接编码成01比特串后生成消息矩阵，基于消息矩阵进行消息隐藏，获得隐含超链接的特征点矩阵；基于预训练模型和隐含超链接的特征点矩阵获取合成图像；提取合成图像的特征点，基于秘密消息提取算法恢复超链接。本发明充分利用载体合成式框架的优点和图像特征点的鲁棒性，不需要固定的载体图像来嵌入超链接，进而提高方案的安全性和对常见几何攻击的鲁棒性。
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