[发明专利]基于ACBlock的深度卷积神经网络信息取证方法有效
| 申请号： | 202110230368.7 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN112883890B | 公开（公告）日： | 2022-08-12 |
| 发明（设计）人： | 康显桂;俞建聪 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V20/40;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 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： | 本发明提出一种基于ACBlock的深度卷积神经网络信息取证方法，解决了现有取证检测方法在面对较差质量的视频片段时，提取到的特征较少、检测准确率不高的问题，将非对称卷积结构ACBlock引入到深度卷积神经网络之中，利用原始视频集和篡改视频集的人脸内容训练网络，由待测视频进行人脸提取得到的结果作为待测样本，将待测样本通过训练好的卷积神经网络进行分类，即可判断此帧图像是否经过了篡改，ACBlock以多个非对称卷积核组合的形式来替代原本的对称卷积核，能够加强卷积对于中心位置的特征提取，克服现有技术在视频质量较差时，因提取特征的能力较差而表现出的检测准确率不高的缺陷，从而提高检测取证的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 acblock 深度 卷积 神经网络 信息 取证 方法 | ||
【主权项】：
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