基于StarGAN的生成式图像隐写方案

摘要：

针对生成式隐写存在的生成图像与真实图像相差较大、图像翻译隐写需要训练大量模型等问题,文章提出了基于StarGAN的生成式图像隐写方案.该方案仅需一个模型即可完成多风格图像翻译任务.发送方将秘密信息进行编码,映射为图像的风格标签,然后生成相应风格的图像,发送给接收方;接收方使用秘密信道传递的提取模型,对图像进行风格标签的提取,并对照编码方式解码出秘密消息.实验结果表明,该方案在减少训练模型数量的同时,图像质量、消息提取准确性等方面均有明显提升.

关键词：信息隐藏、深度学习、生成式图像隐写、图像翻译

所属期刊栏目：20

分类号：TP309(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金[61872384

在线出版日期：2021-02-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：64-71