[发明专利]融合虹膜信息和随机样本的深度学习模型水印保护方法在审
| 申请号： | 202310505002.5 | 申请日： | 2023-05-06 |
| 公开（公告）号： | CN116934562A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 罗森林;邢凤桐;潘丽敏;陆永鑫;夏志豪 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06T1/00 | 分类号： | G06T1/00;G06V10/74;G06V40/18;G06V10/776;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明涉及融合虹膜信息和随机样本的深度学习模型水印保护方法，属于计算机与信息科学领域。本发明首先提取模型所有者的虹膜信息，并对模型训练集随机采样三次得到三组随机样本；其次利用哈夫曼树算法结合所有者虹膜信息和第一组随机样本生成水印样本；然后利用非下采样剪切波变换和拉普拉斯金字塔算法，融合水印样本和第二组随机样本得到触发样本；最后将触发样本与第三组随机样本合并构成新的数据集，利用该数据集训练原模型得到微调后的深度神经网络水印模型。本发明针对现有触发样本选取方式固定的问题，提出了一种融合虹膜信息和随机样本的深度学习模型水印保护方法，提升了模型水印的抗攻击性。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 虹膜 信息 随机 样本 深度 学习 模型 水印 保护 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于北京理工大学，未经北京理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310505002.5/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录设备、信息再现方法和信息再现设备
- 信息记录装置、信息记录方法、信息记录介质、信息复制装置和信息复制方法
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录设备、信息重放设备、信息记录方法、信息重放方法、以及信息记录介质
- 信息存储介质、信息记录方法、信息重放方法、信息记录设备、以及信息重放设备
- 信息存储介质、信息记录方法、信息回放方法、信息记录设备和信息回放设备
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录装置、信息再现方法和信息再现装置
- 信息终端，信息终端的信息呈现方法和信息呈现程序
- 信息创建、信息发送方法及信息创建、信息发送装置
