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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京信息工程大學(xué)申請(qǐng)的專(zhuān)利一種基于DWT的個(gè)性化模型版權(quán)保護(hù)方法及系統(tǒng)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專(zhuān)利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN119693213B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-02發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專(zhuān)利申請(qǐng)?zhí)?專(zhuān)利號(hào)為：202510214233.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于DWT的個(gè)性化模型版權(quán)保護(hù)方法及系統(tǒng)是由王晶;陳先意;郭倩彬設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-02-26向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專(zhuān)利申請(qǐng)。

本一種基于DWT的個(gè)性化模型版權(quán)保護(hù)方法及系統(tǒng)在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明公開(kāi)了一種基于DWT的個(gè)性化模型版權(quán)保護(hù)方法及系統(tǒng)，涉及計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，包括：利用生成網(wǎng)絡(luò)G為原始圖像生成個(gè)性化的特定模式。接著，通過(guò)DWT將原始圖像和特定模式分別轉(zhuǎn)化為低頻和高頻區(qū)域。然后，將特定模式的高頻信息作為水印觸發(fā)器嵌入到干凈圖像的小波域中，并通過(guò)逆離散小波變換IDWT將組合后的圖像從小波域轉(zhuǎn)換為空間域，最終生成水印樣本。本發(fā)明從樣本的特征屬性出發(fā)，在確保水印樣本集多樣性的基礎(chǔ)上，采用特征提取器計(jì)算水印樣本與原始樣本的余弦相似度進(jìn)行篩選，選擇對(duì)水印模型貢獻(xiàn)度高的樣本，從而使水印驗(yàn)證過(guò)程更加高效和準(zhǔn)確。

本發(fā)明授權(quán)一種基于DWT的個(gè)性化模型版權(quán)保護(hù)方法及系統(tǒng)在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.一種基于DWT的個(gè)性化模型版權(quán)保護(hù)方法，其特征在于，方法包括以下步驟：接收干凈樣本集，將干凈樣本集內(nèi)的原始樣本輸入至預(yù)先建立的生成網(wǎng)絡(luò)模型內(nèi)，輸出得到特定模式樣本，通過(guò)離散小波變換DWT和離散小波逆變換IDWT對(duì)原始樣本和特定模式樣本進(jìn)行域的轉(zhuǎn)換，并在小波域進(jìn)行水印信息的嵌入，最終得到初始水印樣本集；所述通過(guò)離散小波變換DWT和離散小波逆變換IDWT對(duì)原始樣本和特定模式樣本進(jìn)行域的轉(zhuǎn)換的過(guò)程如下：使用離散小波變換DWT將原始樣本x和特定模式p從空間域轉(zhuǎn)換到小波域：DWTx→xLL，xHL，xLH，xHH}DWTp→{pLL，pHL，pLH，pHH}其中，xLL，xHL，xLH，xHH分別指原始樣本x通過(guò)DWT分解成的四個(gè)頻率子帶，分別表示低頻部分、水平高頻部分、垂直高頻部分以及對(duì)角高頻部分；pLL，pHL，pLH，pHH分別指特定模式p通過(guò)DWT分解成的四個(gè)頻率子帶，分別表示低頻部分、水平高頻部分、垂直高頻部分以及對(duì)角高頻部分；將特定模式p的高頻區(qū)域HH作為水印觸發(fā)器注入原始樣本x的高頻區(qū)域；其中，在注入之前，對(duì)特定模式p的高頻區(qū)域HH進(jìn)行微調(diào)：圍繞中心點(diǎn)將HH區(qū)域分別旋轉(zhuǎn)不同的角度，生成四個(gè)變換后的結(jié)果，將旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果取平均值，得到新的綜合表示 其中，rotate·指以圖像的中心為基準(zhǔn)進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得到多個(gè)旋轉(zhuǎn)角度的結(jié)果，mean·指對(duì)旋轉(zhuǎn)后的結(jié)果求平均；注入HH分量采用了加權(quán)混合的方式：將原始樣本x和特定模式p的HH分量按照比例進(jìn)行組合，所述比例由超參數(shù)α控制，組合后的圖片由{xLL，xHL，xLH，zHH}組成： 使用離散小波逆變換IDWT將小波域的樣本轉(zhuǎn)換回空間域，生成初始水印樣本xp＝IDWT{xLL，xHL，xLH，zHH}；所述DWT公式如下： 其中，LL[x,y]、HL[x,y]、LH[x,y]和HH[x,y]表示對(duì)輸入圖像f[x,y]進(jìn)行小波分解得到的四個(gè)子帶系數(shù)矩陣，g[m]和g[n]是用于提取信號(hào)的低頻分量低通濾波器，h[m]和h[n]是用于提取圖像的高頻分量高通濾波器，m和n是濾波器的索引，對(duì)濾波器的每個(gè)點(diǎn)進(jìn)行卷積操作，2x和2y表示對(duì)每次卷積結(jié)果進(jìn)行下采樣，2x-m和2y-n表示對(duì)輸入信號(hào)進(jìn)行平移操作；樣本旋轉(zhuǎn)公式如下： 其中x0，y0為樣本原始像素點(diǎn)的坐標(biāo)，x，y為旋轉(zhuǎn)后的像素點(diǎn)的坐標(biāo)，θ表示旋轉(zhuǎn)角度；所述IDWT公式如下： 其中，f[x,y]指通過(guò)逆小波變換生成的圖像；為水印樣本xp確定目標(biāo)標(biāo)簽yt，構(gòu)成初始水印樣本集將初始水印樣本集內(nèi)的初始水印樣本以及原始樣本輸入至預(yù)先訓(xùn)練的特征提取器內(nèi)，輸出得到初始水印特征和原始特征之間的余弦相似度，基于余弦相似度對(duì)初始水印樣本進(jìn)行排序，得到粗略水印樣本集，對(duì)粗略水印樣本集使用K-means聚類(lèi)算法進(jìn)行多樣性篩選，得到最終水印樣本集；將最終水印樣本集的最終水印樣本輸入至預(yù)先訓(xùn)練的可疑模型內(nèi)，計(jì)算得出水印提取成功率，若水印提取成功率大于設(shè)定閾值，則判定可疑模型為盜版模型，否則判定為非盜版模型。

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