[发明专利]一种全局特征引导的多任务篡改图像检测方法有效
申请号: | 202111521509.7 | 申请日: | 2021-12-14 |
公开(公告)号: | CN114202529B | 公开(公告)日: | 2023-04-25 |
发明(设计)人: | 王宏霞;张婧媛;何沛松 | 申请(专利权)人: | 四川大学 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/084;G06V10/46;G06V10/80;G06V10/82 |
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 |
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摘要: | 本发明公开了一种全局特征引导的多任务篡改图像检测方法,涉及图像被动取证领域。针对现有深度学习的篡改图像检测方法中征提取方式感受野有限和任务模式单一的局限性。利用基于Transformer的全局特征提取层学习像素间相关性,为像素提供不同的关注度,使网络更加聚焦拼接痕迹信息;引入自适应融合机制有效避免冗余信息带来的干扰;全局感知模块从整体对篡改区域进行感知;采用多任务架构从全局和局部对拼接特征进行整体感知和细节学习,与任务对应的损失函数也能指导网络优化得到较好的检测效果。本发明能够有效提升篡改图像的检测准确率,多任务输出可使用不同现实场景,具有实用价值。 | ||
搜索关键词: | 一种 全局 特征 引导 任务 篡改 图像 检测 方法 | ||
【主权项】:
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