为解决传统的信息隐藏技术中隐写容量小和隐写安全性低的不足,提出了利用生成式对抗网络(GAN)的无载体信息隐藏方法。首先利用噪声驱动生成器直接生成含密图像,然后训练秘密信息提取器以恢复隐藏的秘密消息。同时,进一步优化了提取器的训练任务,并引入冗余纠错编码技术。实验结果表明,相比同类方法,在大隐写容量的情况下,具有更高的信息提取准确率,同时加快了提取器的训练收敛速度。
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