基于迁移学习的一种可见数字水印分类方法  

作　　者：许宪东[1] 

机构地区：[1]黑龙江工程学院计算机科学与技术学院,哈尔滨150001

出　　处：《科技创新与应用》2023年第8期139-142,共4页Technology Innovation and Application

基　　金：黑龙江省哲学社会科学研究规划项目(19TQE312)。

摘　　要：目前,将深度学习应用于可视水印是数字水印中的一个研究热点。深度学习一般需要大量的样本,但是在实际应用中有些情况难以获得足够的样本。为解决上述问题,该文提出一种基于数据增强和迁移学习的方法。该方法可以实现多种嵌入水印后图像的分类识别,适合于那些难以获得足够样本的情况。Visible watermark using deep learning is a hot topic in digital watermarking,and sometimes it is difficult to obtain enough samples of visible watermarks. Therefore, to solve the above problems, this paper proposed a method combining data augmentation and transfer learning to realize visible image watermark classification. And it can be suitable for more environments where it is difficult to obtain a large number of watermark samples.

关 键 词：数字水印 迁移学习 数据增强 可见水印 深度学习 

分 类 号：TP309.7[自动化与计算机技术—计算机系统结构]