基于嵌入载体式深度学习隐写可能的研究思路

1. 数据集准备：收集包含嵌入载体的图像数据集和需要隐藏的信息数据集。确保数据集的多样性和数量足够。

2. 深度学习模型选择：根据任务需求选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或生成对抗网络（GAN）等。

3. 嵌入载体选择：根据任务需求选择合适的嵌入载体，如图像、音频或视频等。

4. 隐写算法设计：设计合适的隐写算法，将需要隐藏的信息嵌入到嵌入载体中。可以考虑使用对抗训练等方法增强隐写的安全性和鲁棒性。

5. 模型训练：使用准备好的数据集对深度学习模型进行训练。根据需要可以使用监督学习或无监督学习的方法进行训练。

6. 评估和改进：对训练好的模型进行评估，如计算嵌入信息的准确率、提取信息的准确率等指标。根据评估结果进行模型的改进和优化。

7. 实验验证：使用新的数据集对优化后的模型进行验证。比较实验结果与其他隐写算法的结果，评估模型的性能。

8. 应用拓展：将优化后的模型应用到实际场景中，如信息隐藏、图像水印等领域。

总的来说，基于嵌入载体式深度学习隐写的研究思路包括数据集准备、模型选择、嵌入载体选择、隐写算法设计、模型训练、评估和改进、实验验证以及应用拓展等步骤。在每个步骤中，需要根据具体任务需求进行合理的选择和设计，并进行充分的实验和评估