基于迁移学习的一种可见数字水印分类方法

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摘  要：目前，将深度学习应用于可视水印是数字水印中的一个研究热点。深度学习一般需要大量的样本，但是在实际应用中有些情况难以获得足够的样本。为解决上述问题，该文提出一种基于数据增强和迁移学习的方法。该方法可以实现多种嵌入水印后图像的分类识别，适合于那些难以获得足够样本的情况。

关键词：数字水印;迁移学习;数据增强;可见水印;深度学习

中图分类号：TP309.7      文献标志码：A          文章编号：2095-2945（2023）08-0139-04

Abstract： Visible watermark using deep learning is a hot topic in digital watermarking，and  sometimes  it is difficult to obtain enough samples  of  visible watermarks. Therefore， to solve the above problems， this paper proposed a method combining  data augmentation and transfer  learning to realize visible image watermark  classification. And it can be suitable for more environments where it is difficult to obtain a large number of  watermark samples.

Keywords： digital watermarking; transfer  learning; data augmentation; visible watermarks; deep learning

目前，人们越来越多地将自己的数字作品发布到互联网。（剩余3556字）