[发明专利]基于多颜色空间卷积神经网络及随机森林的计算机生成图片检测方法有效
| 申请号： | 201910200371.7 | 申请日： | 2019-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN109948692B | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 何沛松;王宏霞;刘嘉勇 | 申请（专利权）人： | 四川大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06T5/00;G06T7/00;G06T7/90 |
| 代理公司： | 成都盈信专利代理事务所(普通合伙) 51245 | 代理人： | 张澎 |
| 地址： | 610065 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多颜色空间卷积神经网络及随机森林的计算机生成图片检测方法。包括如下步骤：1：将输入图像进行重采样操作，划分为不交叠的图像块；2：对图像块进行不同的颜色空间变换；3：将从不同颜色空间提取的颜色分量输入到完成训练的三通道卷积神经网络中，将卷积神经网络第一个全连接层的输出作为高维特征表达；4：将高维特征表达输入完成训练的随机森林分类器，得到每个图像块的分类结果；5：将分类结果使用多数投票法判断输入图像是否为计算机生成图像。本发明方法避免了神经网络对于图像内容的过拟合问题，有效提升检测算法对添加高斯噪声或平滑滤波等后处理操作的鲁棒性。此外，随机森林分类器显著增强了算法对于不同测试样本的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 颜色 空间 卷积 神经网络 随机 森林 计算机 生成 图片 检测 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于多颜色空间卷积神经网络及随机森林的计算机生成图片检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：将输入图像进行重采样操作，然后划分为不交叠的图像块；步骤2：对图像块进行不同的颜色空间变换，保留对应的颜色分量；步骤3：将从不同颜色空间提取的颜色分量输入到完成训练的三通道卷积神经网络中，将卷积神经网络第一个全连接层的输出作为高维特征表达；步骤4：将高维特征表达输入完成训练的随机森林分类器，得到每个图像块的分类结果；步骤5：将输入图像所有图像块的分类结果使用多数投票法，判断输入图像是否为计算机生成图像。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于四川大学，未经四川大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910200371.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
