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摘要
传统的信息隐藏方法通常是将有效载荷数据直接写入到宿主图片对应的二进制位，这有可能导致宿主图片的失真。为了解决这个问题，提出了一个基于卷积神经网络CNN的编码器和解码器架构嵌入有效载荷数据生成Stego图片，并从中恢复有效载荷图片。同时引入了一个新的损失函数，实现了训练集、验证集的低损失率，保证了编码器和解码器的训练。在CIFAR-100数据集上的实验结果表明，该方法在增大嵌入载入容量的同时，Stego图片和提取载荷图片质量都表现非常稳定。
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单位常州纺织服装职业技术学院
