[發明專利]一種基于PDF文件的圖文相關魯棒隱寫方法及系統在審
| 申請號: | 201910129282.8 | 申請日: | 2019-02-21 |
| 公開(公告)號: | CN109784082A | 公開(公告)日: | 2019-05-21 |
| 發明(設計)人: | 張衛明;俞能海;陳可江;周航;董瀟逸 | 申請(專利權)人: | 中國科學技術大學 |
| 主分類號: | G06F21/60 | 分類號: | G06F21/60 |
| 代理公司: | 北京集佳知識產權代理有限公司 11227 | 代理人: | 古利蘭;王寶筠 |
| 地址: | 230026 安*** | 國省代碼: | 安徽;34 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 載體圖像 圖文 圖像 魯棒 算法 嵌入 圖像理解 圖像轉化 文本生成 隱秘信息 主題生成 大數據 魯棒性 自適應 碼流 無損 文本 傳輸 攻擊 保證 分析 | ||
1.一種基于PDF文件的圖文相關魯棒隱寫方法,其特征在于,包括:
利用載體圖像生成對應的文本;
基于所述載體圖像和所述載體圖像對應的文本生成初始PDF文件;
基于所述初始PDF文件的結構和格式,提取所述初始PDF文件中的所述載體圖像;
基于圖像自適應隱寫算法在所述初始PDF文件中的載體圖像上進行信息嵌入,生成載密圖像;
將所述載密圖像轉化為碼流,并從底層修改載密PDF文件內容。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用載體圖像生成對應的文本包括:
提取所述載體圖像的語義信息;
基于所述語義信息,利用文本生成模型或利用關鍵詞在網絡上扒取獲得一段文本。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述提取所述載體圖像的語義信息包括:
使用預訓練的視覺語義映射模型提取所述載體圖像的語義信息。
4.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述利用載體圖像生成對應的文本包括:
基于開源的循環神經網絡文本生成算法生成所述載體圖像對應的文本。
5.根據權利要求2或4所述的方法,其特征在于,所述基于所述初始PDF文件的結構和格式,提取所述初始PDF文件中的所述載體圖像包括:
基于所述初始PDF文件的結構和格式,提取所述初始PDF文件中的所述載體圖像對象中的JPEG格式圖像。
6.一種基于PDF文件的圖文相關魯棒隱寫系統,其特征在于,包括:
第一生成模塊,用于利用載體圖像生成對應的文本;
第二生成模塊,用于基于所述載體圖像和所述載體圖像對應的文本生成初始PDF文件;
提取模塊,用于基于所述初始PDF文件的結構和格式,提取所述初始PDF文件中的所述載體圖像;
第三生成模塊,用于基于圖像自適應隱寫算法在所述初始PDF文件中的載體圖像上進行信息嵌入,生成載密圖像;
轉化模塊,用于將所述載密圖像轉化為碼流,并從底層修改載密PDF文件內容。
7.根據權利要求6所述的系統,其特征在于,所述第一生成模塊在執行利用載體圖像生成對應的文本時,包括:
提取單元,用于提取所述載體圖像的語義信息;
扒取單元,用于基于所述語義信息,利用文本生成模型或利用關鍵詞在網絡上扒取獲得一段文本。
8.根據權利要求7所述的系統,其特征在于,所述提取單元在執行提取所述載體圖像的語義信息時,具體用于:
使用預訓練的視覺語義映射模型提取所述載體圖像的語義信息。
9.根據權利要求6所述的系統,其特征在于,所述第一生成模塊在執行利用載體圖像生成對應的文本時,具體用于:
基于開源的循環神經網絡文本生成算法生成所述載體圖像對應的文本。
10.根據權利要求7或9所述的系統,其特征在于,所述提取模塊具體用于:
基于所述初始PDF文件的結構和格式,提取所述初始PDF文件中的所述載體圖像對象中的JPEG格式圖像。
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