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一种基于边界关注机制的篡改区域定位方法 

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申请/专利权人:福建省青易信息科技有限公司

摘要:本发明涉及一种基于边界关注机制的篡改区域定位方法,通过边界关注模块引导编码器关注边界部分,使得网络更容易学习到篡改区域和真实区域的鉴别特征;设计特征融合模块,通过注意力机制进一步加强边界特征关注并保留了图像的空间位置信息,并且在反复对重要特征增强的过程中极大减小了特征冗余对模型性能下降的影响;最终设计了一个实现像素级别篡改定位的端到端网络:边界关注网络。在多个数据集上进行了实验,和其他基于深度学习的方法相比,本方案定位精度更高,误报率更少,鲁棒性更强。该方案可用于生活中的篡改图片检测。

主权项:1.一种基于边界关注机制的篡改区域定位方法,其特征在于包括以下步骤:首先,利用约束卷积处理待检测的RGB图像,得到图像的频域特征分布;其次以ResNet34为主干网络,分别从RGB域和频域分别提取RGB特征和噪声特征,其中RGB特征包含图像的基本属性信息和深层语义信息,噪声特征中存在着篡改区域的局部不一致信息;然后分别从RGB特征和噪声特征当中进一步提取显式边界特征和隐式边界特征,通过增强融合引导编码器关注边界区域;最后,将融合的边界特征同RGB特征、噪声特征一起经过基于注意力机制的特征融合模块精炼增强,交予解码器最终输出预测图。

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