实时性场景下鲁棒视频水印的方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202210632330.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114727113A | 公开（公告）日 | 2022-07-08 |
| 申请公布号 | CN114727113A | 申请公布日 | 2022-07-08 |
| 分类号 | H04N19/467（2014.01）I;H04N19/70（2014.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 电通信技术; |
| 发明人 | 柯泽辉;吴庆耀;白剑;黄海亮;梁瑛玮;张海林;鲁和平;李长杰;陈焕然;李乐;王浩;洪行健;冷冬;丁一 | 申请（专利权）人 | 易方信息科技股份有限公司 |
| 代理机构 | 广州帮专高智知识产权代理事务所（特殊普通合伙） | 代理人 | - |
| 地址 | 510006广东省广州市番禺区大学城中心北大街66号（创新大厦）402室 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明提出了一种实时性场景下鲁棒视频水印的方法及装置，所述方法包括：构造用于训练水印嵌入的深度神经网络，所述深度神经网络包括编码器‑解码器模块；训练所述深度神经网络以使编码器‑解码器模块可以在无视频压缩干扰下完成水印的无损嵌入提取；训练所述深度神经网络以使编码器‑解码器模块可以在有视频压缩干扰下完成水印的无损嵌入提取；对原视频进行抽样提取得到连续帧，将所述连续帧和待添加水印输入至编码器网络中，生成水印视频。所述装置使用了所述方法。本发明保障了深度神经网络各个训练阶段的合理性和可靠性，实现了实时性场景下鲁棒视频水印的方法，解决了现有技术中深度神经网络对压缩视频建模过程中存在的难题。 |
