[发明专利]分形维数的计算机生成图像被动检测方法无效
| 申请号： | 200910195780.9 | 申请日： | 2009-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN101655913A | 公开（公告）日： | 2010-02-24 |
| 发明（设计）人： | 张爱新;李建华;苏波;李生红;金波;姚丹红;陈香苹 | 申请（专利权）人： | 上海交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司： | 上海交达专利事务所 | 代理人： | 王锡麟;王桂忠 |
| 地址： | 200240*** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明涉及的是一种数字图像技术领域的分形维数的计算机生成图像被动检测方法。首先在训练阶段对自然图像与计算机生成图像库中的每幅图像分别进行子块筛选，然后对每个图像子块分别计算其分形维数，进而得到一组特征向量，最后将该系列特征用支持向量机进行训练得到最优分类器参数；在测试阶段，首先将待测图像进行如上类似处理得到分形特征向量，然后利用训练阶段得到的最优分类器进行分类鉴别进而得到检测结果。本发明在传统的差分盒分形维数方法基础上增加了扩展窗口、基于动态规划思想的数据复用及可变盒子高度机制，这些都使得方法在计算复杂度和检测率上有了较大的提高。 | ||
| 搜索关键词： | 分形维数 计算机 生成 图像 被动 检测 方法 | ||
【主权项】：
1、一种分形维数的计算机生成图像被动检测方法，其特征在于，首先在训练阶段对自然图像与计算机生成图像库中的每幅图像分别进行子块筛选，然后对每个图像子块分别计算其分形维数，进而得到一组特征向量，最后将该系列特征用支持向量机进行训练得到最优分类器参数；在测试阶段，首先将待测图像进行如上类似处理得到分形特征向量，然后利用训练阶段得到的最优分类器进行分类鉴别进而得到检测结果。
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