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申请/专利权人：北方工业大学
摘要：本发明公开了一种基于改进DPN网络的数字图像篡改检测方法，涉及数字图像安全领域。通过改进的DPN神经网络进行训练，利用已训练好的卷积神经网络提取篡改特征向量，通过网络的全连接层来获取篡改图像篡改的概率进而判定待检测图像的类型，最后对篡改检测网络模型进行评估。本发明结合传统图像处理方法和神经网络的优点，对现有的深度学习检测方法进行改进，使得网络特征提取更为充分，网络收敛更为快速，网络预测精度更高。
主权项：1.一种基于改进DPN网络的数字图像篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、数据集准备及预处理；步骤2、篡改检测模型搭建，搭建改进的DPN网络模型，包含特征提取环节与分类环节；步骤3、篡改检测模型训练与调参，加载训练集与验证集，初始化超参数；步骤4、篡改检测模型测试与评估，通过加载训练权重，在测试集上进行测试，最后对篡改检测模型的性能进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北方工业大学 一种基于改进DPN网络的数字图像篡改检测方法
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