[发明专利]一种基于双流CNN的帧内取证深度学习方法在审
| 申请号： | 202110305089.2 | 申请日： | 2021-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN113033379A | 公开（公告）日： | 2021-06-25 |
| 发明（设计）人： | 李智;贺琨;王国美;张健;刘程萌 | 申请（专利权）人： | 贵州大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京禹为知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 32272 | 代理人： | 王晓东 |
| 地址： | 550025 *** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双流CNN的帧内取证深度学习方法，包括：采集视频数据集，对所述数据集进行解码得到视频帧，采用双流CNN对输入视频帧进行特征提取；所述双流CNN分别在网络开头加入空域富模型在卷积层提取噪声残差以提取篡改特征和对所述输入视频帧的内容进行特征提取；所述双流CNN分别获得所提取到的特征后，将两部分特征进行融合处理，并利用通道注意力机制调整所述两部分特征的通道权重，得到的合并特征兼顾篡改特征和视频帧的内容特征，输出结果，完成帧内取证。本发明相较于传统技术方案检测效果有所提高，有较强的鲁棒性，降低了计算复杂度，提高了篡改检测的分类正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双流 cnn 取证 深度 学习方法 | ||
【主权项】：
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