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李帅伯 (李帅伯.) | 马伟 (马伟.) | 宗秋 (宗秋.)

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本发明涉及一种基于多域特征融合的数字图像篡改检测方法。本方法使用目标检测流程进行图像篡改检测,首先通过卷积神经网络提取图像空间域和噪声域的篡改遗留特征,将这些特征输入到区域建议网络得到候选检测框。之后,将空间域特征及得到的检测框作为输入信息进行注意力区域识别,识别出图像中具备篡改判别力的篡改可疑区域,在这一过程中,提取图像的重采样特征,引入图像的频域信息。然后将全图空间域特征和可疑区域特征级联,并与噪声域特征通过双线性池化进行融合,应用融合后的特征进行分类和检测框的回归计算,得到篡改类型以及篡改区域的位置。与现有方法相比,本发明能够检测多种类型篡改并准确定位篡改区域,具有更高的检测准确率。

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专利基本信息 :

专利类型: 发明申请

申请(专利)号: CN202010085638.5

申请日期: 2020-02-10

公开(公告)日: 2020-06-19

公开(公告)号: CN111311563A

申请(专利权): 北京工业大学

法律状态: 实质审查

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