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本發(fā)明公開了一種基于Tucker分解的圖像隱寫分析方法及終端，所述方法包括：利用數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練得到初始圖像隱寫分析模型；利用預(yù)設(shè)的搜索算法對初始圖像隱寫分析模型的各個卷積層進(jìn)行Tucker分解搜索，得到每一層分解后核心張量的輸入通道數(shù)和輸出通道數(shù)；根據(jù)每一層分解后核心張量的輸入通道數(shù)和輸出通道數(shù)建立一個新的圖像隱寫分析模型并進(jìn)行訓(xùn)練，選取性能最好的圖像隱寫分析模型進(jìn)行圖像隱寫分析，判斷輸入的圖像為載體圖像還是攜帶有隱秘信息的隱寫圖像。本發(fā)明通過Tucker分解將初始圖像隱寫分析模型中的一個卷積層分解成三個輕量級的卷積層組成的卷積組，以達(dá)到降低模型參數(shù)量以及計算量的目的。

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