[发明专利]一种采用密集结构卷积网络的图像篡改检测和定位方法有效
| 申请号： | 201911081464.9 | 申请日： | 2019-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN110852316B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 张榕瑜;倪江群 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/25;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/045 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 林丽明 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供的一种采用密集结构卷积网络的图像篡改检测和定位方法，包括输入待测图像，对待测进行空间富集SRM卷积进行预处理，得到预处理后的图像；构建密集连接卷积网络对预处理后的图像进行篡改图像特征提取，得到待测图像的二分类信息，完成对图像篡改的检测；构建与连接卷积网络结构对称的反卷积网络，将二分类信息作为输入；根据得到的图像篡改区域，由反卷积网络完成定位后的图像。本发明所提供的方法，将深度学习技术应用到图像篡改检测与定位中，适用于多种篡改手段，具有好的鲁棒性和实用性；提供了检测和定位的统一框架，不仅能够多图像是否经过篡改做出预测，还能对篡改区域进行预测，给出逐像素的精确标注，得到细致的物体轮廓边界。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 采用 密集 结构 卷积 网络 图像 篡改 检测 定位 方法 | ||
【主权项】：
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