【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于三维隐写分析，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。
技术介绍
1、随着三维网格模型技术的不断发展，人们对于数字隐藏的研究逐渐由文字、图像、音频等二维应用领域转向了计算机制图、虚拟现实、计算机辅助设计和三维打印等三维应用领域，这些场景的应用对于在三维网格模型中进行隐写分析的需求不断增加。在一背景下，三维网格模型隐写分析方法应运而生，成为一种技术手段，其主要目的是检测三维网格模型中是否存在秘密信息。
2、针对三维网格模型的隐写分析，人们已提出多种办法，如：
3、1、将原始的三维网格模型和含密的三维网格模型进行平滑处理后手动提取特征输入到分类器中进行学习的技术；
4、2、引入二阶对称张量定义，提出了几种反映局部表面形状的法向投票张量，最后设计了新的隐写分析特征的技术；
5、3、结合现有技术特点提出使用多分辨率3d小波分析作为一组新的隐写分析特征的技术；
6、4、为解决覆盖源不匹配提出的一种选择与之适配的足够健壮特征的技术。其中如何提取新特征的技术，...
【技术保护点】
1.基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，所述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，具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，所述根据坐标点信息和面信息构建邻接矩阵和图结构，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，所述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，具体如下：p>
5.根据权...
【技术特征摘要】
1.基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，所述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，具体如下：
3.根据权利要求1所述的基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，所述根据坐标点信息和面信息构建邻接矩阵和图结构，具体如下：
4.根据权利要求1所述的基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，所述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，具体如下：
5.根据权利要求4所述的基于图神经网络的三维隐写分析模型的构建方法，其特征在于，所述应用特定的高通滤波器得到梯度大小，公式如下：
6.根据权利要求1所...
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