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申请/专利权人:上海浦东发展银行股份有限公司
摘要:本发明涉及人工智能领域,提供了图像篡改检测模型建立方法及装置、图像篡改检测方法,模型建立方法包括:构建包括RGB特征提取模块、伪迹学习模块、伪迹特征提取模块、特征融合模块及分割模块的图像篡改检测模型;获取样本集,样本集包括多对样本,每对样本包括存在篡改的图像及表示图像篡改区域的掩模图像;通过动态控制图像压缩质量因子以从样本集中获取并构建训练样本,利用所述训练样本训练所述图像篡改检测模型。本发明能够将图像RGB域和DCT域的特征进行融合,提升图像篡改检测的准确率。同时,还能够由易到难的对图像篡改检测模型进行训练,从而显著提高图像篡改检测模型对不同图像压缩的鲁棒性和跨域泛化能力。
主权项:1.一种图像篡改检测模型建立方法,其特征在于,包括:构建包括RGB特征提取模块、伪迹学习模块、伪迹特征提取模块、特征融合模块及分割模块的图像篡改检测模型,所述RGB特征提取模块用于根据图像提取RGB特征,所述伪迹学习模块用于根据图像的量化表及图像的Y通道DCT系数确定DCT特征,所述伪迹特征提取模块用于从所述DCT特征中提取伪迹特征,所述特征融合模块用于对RGB特征及伪迹特征进行融合处理得到融合特征,所述分割模块用于根据融合特征生成表示图像篡改信息的热力图;获取样本集,样本集包括多对样本,每对样本包括存在篡改的图像及表示图像篡改区域的掩模图像;通过动态控制图像压缩质量因子以从所述样本集中获取并构建训练样本,利用所述训练样本训练所述图像篡改检测模型。
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百度查询: 上海浦东发展银行股份有限公司 图像篡改检测模型建立方法及装置、图像篡改检测方法
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