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基于深度卷积生成对抗网络的半生成式视频隐写方案
林洋平, 刘佳, 陈培, 张明书, 杨晓元
《计算机应用》唯一官方网站
2023, 43 (1):
169-175.
DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021112035
生成式隐写通过生成足够自然或真实的含密样本来隐藏秘密消息，是信息隐藏方向的研究热点，但目前在视频隐写领域的研究还比较少。结合数字化卡登格的思想，提出一种基于深度卷积生成对抗网络（DCGAN）的半生成式视频隐写方案。该方案中，设计了基于DCGAN的双流视频生成网络，用来生成视频的动态前景、静态后景与时空掩模三个部分，并以随机噪声驱动生成不同的视频。方案中的发送方可设定隐写阈值，在掩模中自适应地生成数字化卡登格，并将其作为隐写与提取的密钥；同时以前景作为载体，实现信息的最优嵌入。实验结果表明，该方案生成的含密视频具有良好的视觉质量，Frechet Inception距离（FID）值为90，且嵌入容量优于现有的生成式隐写方案，最高可达0.11 bpp，能够更高效地传输秘密消息。
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