基于深度模板的水印

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多重攻击下的深度模型水印方法

水印验证
通过对比提取出的水印与原始水印，验证模型的合法性。
错误率计算
计算提取水印与原始水印的相似度，评估水印算法的性能。
04
实验与分析
实验设置与数据集
数据集选择
为了全面评估水印方法的性能，我们选择了多个常用的深度学习模型作为实验对象
，包括ResNet、VGG和 Inception等。
训练与测试数据
实验结果表明，我们的水印方法具有较强的鲁棒性，能够在多种攻击下保持稳定。
隐藏信息量
计算复杂度
我们的水印方法能够携带较高的信息量，达到100比特率以上，满足实际应用需求。
与传统的水印方法相比，我们的方法在计算复杂度上有明显优势，能够快速地完成水印嵌入和提取过程。
05
结论与展望
工作总结
1
提出了一种基于深度学习的模型水印方法，用于在多重攻击下保护模型的知识产权。
踪。
在多重攻击下，深度模型水印的鲁棒性和安全性面临严峻挑战，因此研究多重攻击下的深度模型水印方法
具有重要的实际意义和应用价值。
相关工作与研究现状
01
早期的研究主要关注于深度模型的版权保护，如哈希水印和脆弱水印等。
02
随着攻击手段的不断升级，研究者们开始关注鲁棒性更强的深度模型水印方法，如基于嵌入信息的深度模型水印和
鲁棒性评估
评估水印在面对多种攻击（如剪切、旋转、缩放等）时的稳定性。
隐藏信息量
衡量水印能够携带的信息量，通常以比特率（bit rate）来衡量。
计算复杂度
评估水印嵌入和提取过程中的计算成本，包括时间复杂度和
空间复杂度。
实验结果与分析
水印提取成功率
鲁棒性评估

基于深度学习的数字图像水印技术研究

基于深度学习的数字图像水印技术研究一、引言数字图像水印技术是一种在数字图像中嵌入特定信息的方法，旨在保护图像的版权和完整性。

传统的数字水印技术存在容易被攻击的问题，而基于深度学习的数字图像水印技术则通过利用深度神经网络的强大表征能力来提高水印的安全性和鲁棒性。

本文将探讨基于深度学习的数字图像水印技术的研究进展。

二、深度学习概述深度学习是一种机器学习的分支，通过构建多层神经网络模型来建模和学习数据的复杂特征。

它的优势在于可以自动学习特征表示，并在大规模数据集上进行训练，具有较高的准确性和鲁棒性。

三、基于深度学习的数字图像水印技术基于深度学习的数字图像水印技术可以分为两个主要方向：水印嵌入和水印检测。

1. 水印嵌入水印嵌入是将水印信息嵌入到原始图像中的过程。

传统的方法通常是将水印信息转换为频域或空域，然后使用离散傅里叶变换或小波变换等技术将其嵌入到图像中。

而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来学习图像的特征表示和水印的嵌入方式。

其中，卷积神经网络（CNN）是最常用的深度学习模型之一，可以提取图像的局部特征，使水印能够更好地嵌入到图像中。

2. 水印检测水印检测是从带水印的图像中提取出水印信息的过程。

传统的方法通常通过对嵌入水印的图像进行解水印操作，并通过相关的算法进行检测。

而基于深度学习的方法则通过训练深度神经网络来从复杂的图像中提取和识别水印信息。

深度学习模型能够学习到更丰富的图像特征表示，提高了水印的识别准确性和鲁棒性。

四、基于深度学习的数字图像水印技术的挑战和解决方案基于深度学习的数字图像水印技术在应用中面临一些挑战，例如水印容易被攻击、水印抵抗图像处理操作能力差等。

针对这些挑战，研究者提出了一些解决方案。

1. 对抗攻击对抗攻击是指攻击者通过对带水印的图像进行修改或篡改，以模糊或完全去除水印信息。

为了提高水印的鲁棒性，研究者提出了基于生成对抗网络（GAN）的方法。

GAN模型能够学习生成逼真的对抗样本，从而使水印更难以被攻击者检测和破坏。

基于深度学习的图像水印的去除方法

基于深度学习的图像水印的去除方法深度学习技术在图像处理领域的广泛应用为解决图像水印去除问题提供了新的途径。

随着数字图像的普及和网络技术的迅猛发展，图像水印的应用越来越广泛，但同时也带来了图像版权保护的困扰。

因此，研究如何去除图像水印成为当下的一个热门课题。

传统的图像水印去除方法主要依赖于数学建模和信号处理技术，但由于水印的复杂性和多样性，这些方法的效果往往难以令人满意。

近年来，基于深度学习的图像水印去除方法的兴起为解决这一问题提供了可能。

深度学习通过神经网络的训练和学习能够对图像进行更高层次的理解和处理，从而有效地去除图像中的水印。

基于深度学习的图像水印去除方法的核心思想是建立一个深度卷积神经网络，该网络具有强大的特征提取和重建能力，可以学习到图像中与水印相关的特征，并通过去除这些特征来达到去除水印的效果。

常用的深度学习网络结构包括卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）和生成对抗网络（Generative Adversarial Network, GAN）。

首先，对于基于CNN的图像水印去除方法，研究人员通常会收集一批包含水印的图像和相应的没有水印的图像作为训练集，利用这些图像对 CNN 进行训练，使其学习到水印与图像的关系。

在训练完成后，通过输入含有水印的图像，CNN 可以提取出水印的位置和特征，并在处理后将图像还原为没有水印的状态。

其次，基于GAN的图像水印去除方法则采用了生成器和判别器两个神经网络的组合。

生成器负责从含有水印的图像中还原出没有水印的图像，而判别器则根据生成器生成的图像和真实图像之间的差异进行判别。

通过不断迭代训练，生成器和判别器共同提升，最终生成器能够生成高质量的没有水印的图像。

此外，为了进一步提升图像水印去除的效果，研究人员还将深度学习与其他技术相结合。

例如，结合自适应阈值技术和深度学习可以有效去除不同强度和噪声条件下的水印；而结合变分自编码器和深度学习，可以在去除水印的同时保留图像的细节和纹理。

基于深度图绘制3D图像的水印技术

ｍｅｔｈｏｄｉｓｍｕｃｈｍｏｒｅｒｏｂｕｓｔｔｏｔｈｅｃｏｍｍｏｎｓｉｇｎａｌｄｉｓｔｏｒｔｉｏｎａｔｔａｃｋｓｗｉｒｒｏｒｒａｔｅ）ｃｏｍｐａｒｅｄｗｉｈｔ
的关注。不同于传统２Ｄ图像的水印技术，在基于深度图绘制的３Ｄ图像里，不仅需要通过嵌入水印来保护中间图像，而且需要保护左右眼虚拟图像。通过对中间图像进行３层小波变换后，利用奇偶量化方式来修改每个子分块的小波系数，实现了中间图像的水印信息嵌入。嵌入的水印可以从中间图像以及左右眼虚拟图像中提取出来。实验表明，所提水印算法对常见的信号失真攻击具有良好的顽健性。关键词：基于深度图绘制；３Ｄ图像水印；误比特率；奇偶量化
中图分类号：ＴＰ３９３文献标识码：Ａｄｏｉ：１０．１１９５９￣．ｉｓｓｎ．２０９６ — １０９ｘ．２０１６．０００５２
ＮｏｖｅｌｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｂａｓｅｄｏｎＤＩＢＲ３Ｄｉｍａｇｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｄｅｐｔｈ — ｉｍａｇｅ — ｂａｓｅｄｒｅｎｄｅｒｉｎｇ（ＤＩＢＲ）ｈａｓｂｅｃｏｍｅａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｉｎ３Ｄｄｉｓｐｌａｙｉｎｇｗｉｔｈｉｔｓ
ｇｒｅａｔａｄｖａｎｔａｇｅｓ．Ａｓａｒｅｓｕｌｔ，ｍｏｒｅａｎｄｍｏｒｅ３Ｄｐｒｏｄｕｃｔｓｃｏｐｙｒｉｇｈｔｐｒｏｂｌｅｍｓｒｕｍｏｕｔ．Ｓｉｎｃｅｅｉｔｈｅｒｔｈｅｃｅｎｔｅｒｖｉｅｗｗｉｔｈｄｅｐｔｈｉｍａｇｅｏｒｔｈｅｓｙｎｔｈｅｓｉｚｅｄｖｉｒｔｕａｌｖｉｅｗｓｃｏｕｌｄｂｅｉｌｌｅｇａｌｌｙｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ，ｎｏｔｏｎｌｙｔｈｅｃｅｎｔｅｒｖｉｅｗｓｂｕｔａｌｓｏｔｈｅｓｎｔｙｈｅｓｉｚｅｄｖｉｒｔｕａｌｖｉｅｗｓｎｅｅｄｔｏｂｅｐｒｏｔｅｃｔｅｄ．ＡｗａｔｅｒｍａｒｋｉｎｇｍｅｔｈｏｄｆｏｒＤＩＢＲ３Ｄｉｍａｇｅｓｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ａｆ－

基于深度学习的图像去水印算法研究

基于深度学习的图像去水印算法研究一、绪论随着数字水印技术的广泛应用，水印去除成为了数字图像处理领域的一个重要研究方向。

图像去水印的目标是去除图片中加入的水印信息，即将水印区域覆盖或修复成原始图像。

随着深度学习技术的不断提升，基于深度学习的图像去水印算法已经成为研究热门。

本文将介绍基于深度学习的图像去水印算法的研究现状、方法以及未来发展方向。

二、基于深度学习的图像去水印算法研究现状在图像去水印方面，传统方法主要包括基于纹理的方法、基于形态学的方法、基于频域的方法等。

这些传统方法对具体的水印类型和数据集比较敏感，去除效果不稳定。

而深度学习技术则可以通过数据自主学习并提取高阶抽象特征，从而得到较为稳健和鲁棒的去印结果。

深度学习算法主要有卷积神经网络、自编码器、生成对抗网络等。

其中，基于卷积神经网络的水印去除方法是目前主要研究方向之一。

这类算法通常采用类似于超分辨率重建的思路，使用深度学习网络去学习两对数据（带水印图像和对应的原始图像），并通过反卷积操作对输入的带水印图像进行重建，从而去掉水印。

网络的输入通常是一个低分辨率的带水印图像，输出为与去水印图像分辨率相同的无水印图像。

三、基于深度学习的图像去水印算法方法1. 常见的数据集和网络结构a. 数据集准确的数据集对深度学习算法至关重要。

水印去除算法中常用的数据集有：CC2014、VIS4、NC2016 等。

这些数据集通常包含两个文件夹：一个是带水印的图像，另一个是对应的无水印图像。

b. 网络结构卷积神经网络通常由若干个卷积层、池化层、全连接层构成。

在图像去水印方面，卷积神经网络的架构一般包含编码器和解码器两部分。

编码器将输入图片进行特征提取和压缩，解码器将经过编码器处理的低分辨率的带水印图像进行重建，还原为与原始图像分辨率相同的无水印图像。

此外，还可以在编解码器之间添加一些中间层，如混合层、池化层等。

2. 基于深度学习的图像去水印算法实现a. 训练网络模型通过制定好训练集和测试集，创建目标网络模型并把训练数据导入网络进行训练，最终可以获得训练好的模型。

基于深度学习的数字图像水印算法研究

基于深度学习的数字图像水印算法研究数字图像的水印技术是一种在数字图像中嵌入特定信息的技术。

它可以对图像进行一定程度的保护，防止盗用和篡改，同时也可以用于版权保护、数字通信以及数据隐秘传输等领域。

然而，由于数字水印技术的广泛使用，水印的可见性和鲁棒性等问题也越来越受到人们的关注。

在这种情况下，深度学习技术的发展为数字水印技术的改善提供了新的思路和方法。

深度学习技术在数字图像中的水印算法中的应用深度学习作为一种新兴的机器学习技术，其应用范围已经不仅仅局限于自然语言处理、图像识别以及语音识别等领域。

在数字图像中的水印算法中，深度学习技术也得到了应用。

深度学习技术可以通过大量的训练数据和神经网络的优化来提高水印算法的可见性和鲁棒性。

深度学习在数字图像水印算法中的应用主要体现在以下几个方面：一、深度学习算法可以根据训练数据学习到数字图像的高级特征深度学习算法可以通过大量的训练数据来学习到数字图像的高级特征。

在数字图像水印算法中，研究人员可以利用已有的数据集（如COCO、ImageNet）对神经网络进行训练，使得神经网络可以学习到数字图像的特征。

在数字图像水印算法中，这些学习到的特征可以用来提高水印算法的可见性和鲁棒性。

二、深度学习算法可以根据训练数据优化数字图像水印算法深度学习算法可以通过优化神经网络来优化数字图像水印算法。

在数字图像水印算法中，深度学习算法可以通过自动编码器、卷积神经网络、循环神经网络等算法来优化数字图像水印算法，从而提高水印算法的可见性和鲁棒性。

三、深度学习算法可以根据训练数据进行数字图像水印的嵌入和提取深度学习算法可以通过训练数据来学习数字图像水印的嵌入和提取。

在数字图像水印算法中，深度学习算法可以通过对数字图像的特征进行嵌入和提取来实现数字图像水印的添加和检测。

深度学习技术在数字图像中的水印算法中的优缺点在数字图像中的水印算法中，深度学习技术有其独特的优点和缺点。

优点一、提高了数字水印算法的可见性和鲁棒性深度学习技术可以通过训练数据和神经网络的优化来提高数字水印算法的可见性和鲁棒性。

基于深度学习的图像去水印与处理系统设计

基于深度学习的图像去水印与处理系统设计深度学习已经在图像处理领域取得了巨大的突破，其中一项重要的任务是图像去水印与处理。

本文将介绍基于深度学习的图像去水印与处理系统的设计方案。

首先，要设计一个基于深度学习的图像去水印与处理系统，需要建立一个高质量的训练数据集。

该数据集应包括含有水印的原始图像和对应的无水印图像。

这可以通过手动去除水印、或使用已知的无水印图像生成水印图像对来实现。

数据集的质量对模型的训练结果至关重要，因此需要小心地选择合适的数据以获得更准确的去水印结果。

接下来，选择适当的深度学习模型对图像进行训练。

常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）。

卷积神经网络可以通过学习高级特征来识别和去除水印，而生成对抗网络可以生成无水印图像。

可以尝试不同的网络架构和参数设置来找到最佳模型。

在训练过程中，需要使用适当的损失函数来评估模型的性能。

常用的损失函数包括均方误差（MSE）和结构相似性指数（SSIM）。

损失函数的选择根据具体的图像处理任务而定，可以根据需求进行调整。

除了深度学习模型的设计和训练，图像去水印与处理系统还需要考虑实际应用的效率和实时性。

为了提升系统的效率，可以采用硬件加速技术，如图形处理器（GPU）和张量处理器（TPU），来加速深度学习模型的推断过程。

此外，可以利用并行计算和分布式计算的技术，来加快图像处理的速度。

在系统的实施过程中，需要考虑到用户友好性和易用性。

用户应能够简单地上传带有水印的图像，选择相应的处理选项，并获得去除水印后的图像。

为了提供更好的用户体验，可以设计一个直观的界面，并提供图像预览和处理前后对比的功能。

最后，系统的性能评估是不可或缺的一步。

可以使用各种图像质量评估指标，如峰值信噪比（PSNR）和结构相似性指数（SSIM），来评估去水印结果的质量。

此外，还可以进行用户调研和实际应用测试，以检验系统在不同场景下的实际效果。

综上所述，设计一个基于深度学习的图像去水印与处理系统需要构建高质量的训练数据集，选择合适的深度学习模型并进行训练，考虑系统的效率和实时性，提供用户友好的界面和交互体验，以及进行系统性能评估和实际应用测试。

基于深度学习的医学图像数字水印算法

判别器
判断生成的数据是否真实。
损失函数
通过比较真实和生成数据之间的差异，最小化损失函数。
数字水印嵌入与提取算法设计
水印嵌入
将数字水印嵌入到医学图像中，通过调整嵌入强度和位置来保证水印的鲁棒性和不可见性。
水印提取
从嵌入水印的医学图像中提取出水数据与环境
数字水印的分类
根据表现形式和用途，数字水印可分为可见水印和不可见水印。不可见水印主要用于版权保护和数据认证，而可见水印则可直接显示在媒体上，用于标识版权和防止盗版。
医学图像数字水印的特点与要求
医学图像的特点
医学图像具有较高的分辨率、对比度和专业性，同时存在较强的噪声和干扰。因此，医学图像数字水印需要具有较高的鲁棒性和可靠性，以抵抗各种噪声和干扰。
研究方法
首先，我们使用深度学习技术对医学图像进行预处理，以便更好地提取图像特征。然后，我们使用这些特征来嵌入水印信息。最后，我们使用实验来验证所提出算法的有效性和鲁棒性。
02 医学图像数字水印算法概述
数字水印技术
数字水印定义
数字水印是一种信息隐藏技术，通过在图像、音频、视频等数字媒体中嵌入隐含的信息，以达到版权保护、真伪鉴别、数据认证等目的。
池化层
对特征图进行下采样，减少计算复杂度。
全连接层
将特征图展平，并通过全连接层进行分类或回归。
自动编码器（AE）模型
01
02
03
编码器
将输入数据编码成低维向量。
解码器
将低维向量解码成原始数据。
损失函数
通过比较输入和输出之间的差异，最小化损失函数。
生成对抗网络（GAN）模型
生成器
通过随机噪声生成新的数据。

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基于深度模板的水印
REF:Deep Template -based Watermarking -2020IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video
Te c h n o l o g y
摘—
● 传统水印算法已得到广泛研究。 ● 作为一种重要的水印方案，基于模板的方法可以保持很高的嵌入率。 ● 在这种方案中，消息通常由一些专门设计的模板表示， ● 然后通过对模板和主机映像进行加法运算来执行消息嵌入过程。 ● 为了抵抗潜在的失真，这些模板通常需要包含一些特殊的统计功能， ● 以便可以在提取端成功恢复它们。 ● 但是在现有方法中，大多数这些功能都是手工制作的并且过于简单， ● 因此，除非使用非常强大且明显的模板， ● 否则它们将不足以抵抗严重的失真。
● 由于强大的功能严格的功能， ● 我们进一步扩展了现有的基于模板的水印算法的鲁棒性范围。 ● 除了在[12] – [15]中考虑的相机拍摄失真（打印拍摄过程和屏幕拍摄过程）之外， ● 我们还考虑了数字图像处理失真（例如裁剪，缩放和JPEG压缩）。 ● 它基于以下两种典型的应用方案。
● 1）电子商务中的版权保护。 ● 随着电子商务的普及，在线购物变得越来越普遍。 ● 而且盗版商店的侵权现象也有所增加。 ● 盗版商店可以通过模仿真实商店的宣传图片来迷惑消费者， ● 如图13a所示。
● 因此，良好的水印算法应满足三个重要标准： ● 确保视觉质量的透明性， ● 确保数字编辑的弹性 ● 确保鲁棒性的相机拍摄弹性。 ● 但是我们发现不存在能够满足所有这些要求的基于模板的水印算法， ● 这将在第二部分中详细讨论。 ● 幸运的是，通过在提取侧利用深层神经网络， ● 我们可以轻松地将这些编辑（例如JPEG压缩）或相机拍摄过程产生的失真图像 ● 添加到训练数据集中，以实现出色的鲁棒性。 ● 请注意，为减少精确网络的负担，我们使用辅助定位方案作为预处理步骤， ● 这也是获得裁剪和缩放弹性的关键
● 2）信息传递。 ● 基于模板的水印方案可以作为信息传输的良好渠道。 ● 如图13b所示，通过将水印嵌入到屏幕和纸张中， ● 用户可以通过简单地使用相机捕获图像来提取隐藏信息。
● 这两种情况对水印方案有不同的要求。 ● 为了保护电子商务的版权， ● 水印算法需要同时保证数字图像处理失真的高透明度和强大的鲁棒性： ● 透明度: ● 由于商品图像的原始视觉质量对于出色的用户体验非常重要， ● 因此嵌入的水印对于主机图像应该是透明的。 ● 这意味着应该仔细设计模板以及嵌入算法。 ● 数字编辑弹性: ● 在电子商务中，盗版者经常使用真实图像的一部分（裁剪和缩放）， ● 使用某种过滤器对其进行处理，并使用不同的图像格式进行保存。 ● 我们主要考虑数字编辑弹性的五个方面：裁剪，缩放，过滤，添加噪声和JPEG压缩
● 在深度学习之前的时代， ● 特征提取过程主要是通过一系列手工图像处理操作[12] – [15]完成的， ● 例如角点检测和SIFT特征提取。 ● 然而，这种手工操作的特征提取能力太受限制而无法抵抗严重的变形。 ● 因此，这些传统方法的鲁棒性还不够好。 ● 为了提高鲁棒性， ● 唯一可能的方法是使用更强的模板模式， ● 但是它将严重牺牲视觉质量。
● 得益于深度神经网络的强大功能， ● 我们的方法可以基于典型的应用场景同时实现数字编辑弹性和相机拍摄弹性。 ● 通过广泛的实验，我们证明了该方法可以在保证原始视觉质量的同时， ● 比现有方法具有更好的鲁棒性。
一，引言
● 在过去的几十年中，对水印算法[1]-[11]进行了广泛的研究。 ● 其中，基于模板的方法是重要的分支，与其他类型的方法相比，具有更高的嵌入效率。 ● 模板是指专门设计的模式， ● 具有一些特殊的统计功能， ● 可用于携带水印和定位信息。 ● 通过在空间域中将模板叠加到宿主图像中来执行嵌入过程。 ● 并且提取方通常首先纠正失真，然后通过提取模板的设计特征来恢复水印消息。 ● 基于模板的水印算法的两个最重要的要求是高视觉质量和提取鲁棒性。 ● 但是，它们在某种程度上是相互矛盾的。
● 总结起来，本文的主要贡献有以下四个方面： ● •我们提出了第一个基于深度模板的水印算法。 ● 我们的方法无需在提取端使用手工制作的功能， ● 而是可以自动学习强大的功能并获得卓越的性能。 ● •我们在确保视觉质量的同时，考虑了数字编辑弹性和相机拍摄弹性。 ● 我们的方法也是第一个可以满足所有这些要求的方法。 ● •根据透明度设计标准和人类视觉系统的特殊属性， ● 我们分别提出了两个用于消息嵌入和定位的新模板。 ● •我们设计了一种新颖的两阶段深度网络，用于模板特征提取， ● 该网络由辅助增强子网络和最终分类子网络组成。
● 近年来，深度学习已在各种应用（例如图像识别[16]和自然语言处理[17]）中显示了强大的特征提取能力。
● 深度神经网络可以自动学习强大的任务特定功能，而不是设计手工功能。 ● 但是据我们所知，尚没有利用深度神经网络进行基于模板的水印的先前工作。 ● 受此启发，本文提出了第一个基于深度模板的水印算法。 ● 在嵌入方面，我们首先根据人类视觉系统的特殊属性 ● （例如，对特定色度分量不敏感，接近原理和倾斜效果）设计两个新模板。 ● 在提取方面，提出了一种新颖的两阶段深度神经网络，以提高模板的提取能力。 ● 具体而言，首先使用增强子网来还原失真的图像并增强原始模板， ● 然后使用分类子网将模板解析为最终消息位。
● 受深度神经网络强大的特征学习能力的启发， ● 本文提出了第一个基于深度模板的水印算法。 ● 具体而言， ● 在嵌入方面，我们首先设计了两个用于消息嵌入和定位的新模板， ● 这是通过利用人类视觉系统的特殊属性（即对特定色度分量不敏感，接近原理和倾斜效果） ● 来实现的。 ● 在提取方面，我们提出了一种新颖的两级深度神经网络， ● 该网络由辅助增强子网络和分类子网络组成。
● 对于信息传输，基于模板的水印算法更像是美观的二维条形码方案[18] – [21]， ● 最重要的特征应该是相机捕获过程中信息传输的准确性，即提取准确性。 ● 同样，该算法在嵌入后还需要保证较高的视觉质量：相机拍摄弹性。 ● 随着显示技术的发展，纸张不再是传播信息的唯一方法， ● 越来越多的演示文稿选择屏幕作为传输介质。 ● 因此，除了打印拍摄过程外，我们还需要确保屏幕拍摄过程的鲁棒性。 ● 由于打印拍摄和屏幕拍摄的噪声非常复杂， ● 因此定量地模拟这些过程更加困难，并且通常需要算法更强的鲁棒性[22]。