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从噪音中挑选水印（PWFN）：一种针对强度扭曲的改进鲁棒性水印模型
本文提出了一种改进的数字水印算法，通过在噪声层和解码器之间引入去噪模块来增强该模型对于更强噪声的鲁棒性，同时引入 SE 模块以提高编码器的效率。实验结果表明该方法在不同噪声强度下可以媲美现有模型并且胜过同类型算法，消融实验进一步验证了我们提
PDF2 months ago
隐藏与寻找：数字水印对人脸识别的影响
我们研究了数字水印技术对人脸识别模型有效性的影响，并提出了一种综合流程，通过人脸图像生成、数字水印和人脸识别的整合来系统地研究这个问题。我们的发现突显了数字水印技术与人脸识别准确性之间微妙的权衡关系，这对于负责任地利用生成模型进行人脸识别并
PDF2 months ago
盲深度学习图像水印技术对几何变换具有鲁棒性
提出了一种新的数字水印方法，基于深度学习的 HiDDeN 架构，并添加了与几何攻击鲁棒性相关的新噪声层，证明该方法在几何鲁棒性方面胜过现有的技术，可用于保护消费者设备上查看的图像。
PDF5 months ago
FastStamp: 在 FPGAs 上加速神经隐写和数字水印图像处理
该研究提出了一种用于 DNN 图像隐写和数字水印的 FPGA 加速器平台 FastStamp，其设计包括一种参数有效的 DNN 模型，可显著提高嵌入水印的速度，通过数据并行和定制计算路径进一步优化模型吞吐量和能耗，最终证明在 GPU 实现的
PDF2 years ago
通过混合成员推断对深度神经网络进行稳健且无损指纹识别
本研究提出了一种名为池化分组会员推断（PMI）的新技术，旨在保护深度神经网络（DNN）模型的知识产权。PMI 并不改变给定 DNN 模型的网络参数，也不通过一系列精心设计的触发样本进行微调，而是通过推断哪个小型数据集曾用于训练目标 DNN
PDF2 years ago
CVPR深度 3D 到 2D 数字水印技术：在三维网格中嵌入信息并从二维渲染中提取
本研究提出了一种新的端到端学习框架，通过深度嵌入编码器，在 3D 模型的几何和纹理中实现数字水印嵌入，利用可微渲染器从不同角度和光照条件下渲染模型，并通过解码器从 2D 渲染图像中恢复信息。实验证明，该模型可以从扭曲 / 未扭曲的水印 3D
PDF3 years ago
ROMark: 使用对抗训练的强韧数字水印系统
本文提出利用对抗式机器学习中的稳健优化算法来提高基于卷积神经网络的数字水印框架的鲁棒性，在 COCO 数据集上的实验证明，稳健优化可以显著提高数字水印框架的鲁棒性。
PDF5 years ago
利用指数加权的神经网络鲁棒性水印
本研究提出了一种新的数字水印方法（指数加权法），以解决神经网络模型在预测性能不受影响的情况下，在未经授权的服务提供商（如模型修改和查询修改）的恶意企图下高效验证水印。
PDF5 years ago
深度神经网络的数字水印技术
本文提出了一种深度神经网络数字水印技术，可用于深度神经网络的所有权授权。我们定义了嵌入深度神经网络数字水印的要求、嵌入情况和攻击类型，并提出了一种嵌入参数规则器的通用框架，最后通过实验证明我们的框架可以在深度神经网络的训练中嵌入数字水印，并
PDF6 years ago
嵌入数字水印于深度神经网络
本研究提出了一种新的数字水印技术，并设计了一个通用框架，将数字水印嵌入深度神经网络中的参数中，用于保护知识产权或检测知识产权侵权，同时不影响深度神经网络的性能。
PDF7 years ago
一种新的数字水印算法，使用最低有效位 (LSB) 和反位组合
本文提出了一种新的数字水印算法，使用最不显著位（LSB）算法进行处理，将二进制值反转并根据图像的像素坐标嵌入水印，结果表明该算法相比于其他算法具有更强完好性、更高的 PSNR 与更高的鲁棒性。
PDF13 years ago