基于图像描述的文本信息隐藏

• 作者: 周小诗 周雪婧 文娟 牛少彰 薛一鸣
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 文本信息隐藏 图像描述 卷积神经网络 长短期记忆网络
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 7-13
• 页数: 7页
• 分类号: TP309.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2018-032

摘要

针对文本信息隐藏嵌入容量低和语义连贯性差的问题,提出了一种基于神经网络图像描述的文本信息隐藏模型.将卷积神经网络与长短期记忆网络相结合,把图像特征和生成语句进行关联.从收发双方能否共享图像及模型参数的不同应用前提出发,设计了多种概率采样方式,从而生成载密的图像描述文本.实验结果表明,该算法具有较高的隐藏容量,载密描述句能较好地表达图像内容.该模型归属于“无载体”自然语言生成式信息隐藏,具有较好的隐蔽性和安全性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛少彰	北京邮电大学计算机学院	91	752	13.0	25.0
2	薛一鸣	中国农业大学信息与电气工程学院	6	9	2.0	2.0
3	周雪婧	中国农业大学信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0
4	周小诗	中国农业大学信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0
5	文娟	中国农业大学信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0