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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种抗深度神经网络识别的不可见盲水印生成方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116308984B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-12发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310376859.1，技术领域涉及：G06T1/00；该发明授权一种抗深度神经网络识别的不可见盲水印生成方法是由王海桦;王金伟;吴昊设计研发完成，并于2023-04-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种抗深度神经网络识别的不可见盲水印生成方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种抗深度神经网络识别的不可见盲水印生成方法，包括，利用编码器将水印信息嵌入到载体图像中；利用目标分类器，引导编码器将水印信息嵌入到载体图像对抗特征区域，生成对抗水印图像；利用噪声层对对抗水印图像添加噪声生成噪声对抗水印图像；利用解码器将水印信息从噪声对抗水印图像中恢复；利用鉴别器来进行对抗训练使恢复水印信息的噪声对抗水印图像更逼真；本发明能够基于数字水印和对抗样本来为私有图像提供双重图像版权保护。

本发明授权一种抗深度神经网络识别的不可见盲水印生成方法在权利要求书中公布了：1.一种抗深度神经网络识别的不可见盲水印生成方法，其特征在于，包括以下步骤： 利用编码器将水印信息嵌入到载体图像中； 利用目标分类器，引导编码器将水印信息嵌入到载体图像对抗特征区域，生成对抗水印图像，所述编码器的网络结构中引入了注意力机制模块CBAM，基于所述编码器将水印信息嵌入到载体图像中的具体步骤为： 载体图像经过三个CBAM模块逐步下采样到原图像尺寸的116，再经过一个CBAM模块提取尺寸为164的图像全局特征，并与前一步的特征图进行通道拼接形成新的最底层特征图，其中，在上采样层中，通过转置卷积逐步恢复图像尺寸； 将长度为L的水印信息进行扩展和重塑尺寸，并送入多个CBAM模块进行上采样来提取不同尺寸水印图像的特征，将相同尺寸的水印特征、下采样特征、上采样特征进行通道拼接来恢复图像细节和嵌入水印信息，最终进入一个卷积层和tanh激活函数输出最终编码图像； 所述目标分类器为预训练目标分类器，其使用分类损失更新参数来进行对抗攻击训练： 其中，y是载体图像的真实标签，表示分类器将输入预测为的置信度； 利用噪声层对对抗水印图像添加噪声生成噪声对抗水印图像； 利用解码器将水印信息从噪声对抗水印图像中恢复； 利用鉴别器来进行对抗训练使恢复水印信息的噪声对抗水印图像更逼真，具体步骤为： 输入首先经过三个卷积层下采样，然后经过两个分支，分别为全局分支和补丁分支； 鉴别器获取载体图像和噪声对抗水印图像并进行区分，同时编码器欺骗鉴别器的分类结果； 其中，全局分支经过五个卷积层得到一个二值输出来判断整幅图像是否经过编码； 补丁分支经过两个卷积层得到一个的二值输出来关注局部纹理细节； 通过来同时训练编码器和鉴别器： 其中A为鉴别器函数，表示载体图像； 在训练阶段使用损失函数： 其中，和分别为鉴别器中两个分支在前一公式的损失。

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