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申请/专利权人：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
申请日：2024-05-20
公开（公告）日：2024-06-14
公开（公告）号：CN118196427A
主分类号：G06V10/40
分类号：G06V10/40;G06V10/80;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.14#公开
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了基于多模型融合的图像篡改检测方法、装置、设备及介质，方法包括获取待检测图像，并获取对应的翻转图像；基于特征图提取策略获取待检测图像的第一图像特征集，并由待检测图像与其组成第一输入特征；基于特征图提取策略获取翻转图像的第二图像特征集，并由翻转图像与其组成第二输入特征；将第一输入特征和第二输入特征分别输入至多模型融合网络，得到第一掩码概率图和第二掩码概率图；获取第一掩码概率图与第二掩码概率图的相交结果并进行预设后处理，得到图像篡改检测结果。本发明实施例能使输入至多模型融合网络中的图像输入特征融合多种特征和多模态特征，不仅突出了篡改后的特征变化，而且提高了识别准确率。
主权项：1.一种基于多模型融合的图像篡改检测方法，其特征在于，包括：响应于图像检测指令，获取与所述图像检测指令对应的待检测图像，并获取与所述待检测图像对应的翻转图像；基于预设的特征图提取策略获取与所述待检测图像对应的第一图像特征集，并由所述待检测图像与所述第一图像特征集组成第一输入特征；基于所述特征图提取策略获取与所述翻转图像对应的第二图像特征集，并由所述翻转图像与所述第二图像特征集组成第二输入特征；将所述第一输入特征输入至预先训练的多模型融合网络，得到第一掩码概率图；其中，所述多模型融合网络用于对图像的篡改特征进行提取且由多个神经网络融合组成，各神经网络均用于获取待训练图像集中图像的掩码概率图和第一预设关注类型样本；将所述第二输入特征输入至所述多模型融合网络，得到第二掩码概率图；以及获取所述第一掩码概率图与所述第二掩码概率图的相交结果并进行预设后处理，得到图像篡改检测结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 深圳前海环融联易信息科技服务有限公司 基于多模型融合的图像篡改检测方法、装置、设备及介质
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