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公开(公告)号:CN118506151A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410577106.1
申请日:2024-05-10
Applicant: 长安大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明属于三维隐写分析技术领域,涉及一种基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法和系统。获取原始的三维网格模型和含密的三维网格模型中的坐标点信息和面信息,根据坐标点信息和面信息构建邻接矩阵和图结构;将三维网格模型中的顶点信息转换为频域信息,筛选频域信息中的高频信息,通固定高通滤波核对高频信息进行加强,得到处理后的顶点坐标信息;将处理后的顶点坐标信息、邻接矩阵和图结构输入到图神经网络中,图神经网络通过前向传播和反向传播在图卷积层中进行节点特征学习,通过平均池化层对将节点级别的特征转换为图级别的特征,得到三维隐写分析模型。本发明能够实现三维网格模型的隐写分析。