Study on Digital Watermarking into Deep Learning Model
Study on Digital Watermarking into Deep Learning Model
数字水印深度学习模型研究
批准号：
18K11309
负责人：
Sakazawa Shigeyuki
金额：
$2.08万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2018
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2018-04-01 至 2022-03-31
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研究テーマの開拓法：画像符号化伝送から 深層学習モデルの著作権保護まで
如何开拓研究主题：从图像编码与传输到深度学习模型的版权保护
如何开拓研究主题：从图像编码与传输到深度学习模型的版权保护
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[笠井遥輝, 菊田翼, 利光能直, 嶋田里聖, 川越響, 田畑唯斗, 齋藤孝道, 陳 宏，古賀久志, 吉田真紀，尾花賢, 酒澤 茂之]
通讯作者：
酒澤 茂之
A feasibility study of watermark embedding in RNN models
RNN 模型中水印嵌入的可行性研究
RNN 模型中水印嵌入的可行性研究
DOI：
10.1117/12.2626104
发表时间：
2022
期刊：
SPIE Proceedings Vol. 12177: International Workshop on Advanced Imaging Technology (IWAIT) 2022
影响因子：
--
作者：
[Matsumoto Kota, Sakazawa Shigeyuki]
通讯作者：
Sakazawa Shigeyuki
CNNモデル向け電子透かしの軽量化耐性について
关于CNN模型的数字水印抗减重
关于CNN模型的数字水印抗减重
DOI：
--
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
--
作者：
[山地雄大, 酒澤茂之]
通讯作者：
酒澤茂之
Visual Decoding of Hidden Watermark in Trained Deep Neural Network
训练深度神经网络中隐藏水印的视觉解码
训练深度神经网络中隐藏水印的视觉解码
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Shigeyuki Sakazawa, Emi Myodo, Kazuyuki Tasaka, Hiromasa Yanagihara]
通讯作者：
Hiromasa Yanagihara
Tolerance of CNN watermarking against model optimizations
CNN 水印对模型优化的容忍度
CNN 水印对模型优化的容忍度
DOI：
10.1117/12.2625769
发表时间：
2022
期刊：
SPIE Proceedings Vol. 12177: International Workshop on Advanced Imaging Technology (IWAIT) 2022
影响因子：
--
作者：
[Yamaji Yudai, Sakazawa Shigeyuki]
通讯作者：
Sakazawa Shigeyuki
共 13 条
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