[发明专利]一种基于深度学习的单幅图像手机源重辨识方法有效
| 申请号： | 201811448853.6 | 申请日： | 2018-11-28 |
| 公开（公告）号： | CN109598227B | 公开（公告）日： | 2022-11-11 |
| 发明（设计）人： | 丁兴号;黄悦;陈云舒;唐圳 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/40;G06V10/80;G06N3/08;G06V10/30 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的单幅图像手机源重辨识方法，涉及图像取证领域。提出一种新的图像取证方法，解决基于分类的相机溯源方法中训练集类别不足问题；基于传统数字图像指纹特征提取方法，提出利用多种自学习滤波器在单幅图像中提取手机指纹特征的方法，并解释深度神经网络对于数字图像指纹特征提取的可行性；提出一种基于全局特征融合的深度网络结构，以高效提取数字图像指纹特征；根据自学习滤波器和全局特征融合网络所提取的数字图像指纹特征，利用度量学习方法追溯拍摄该幅图像的具体手机源设备。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 单幅 图像 手机 辨识 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的单幅图像手机源重辨识方法，其特征在于包括以下步骤：1)提出一种新的图像取证方法，解决基于分类的相机溯源方法中训练集类别不足问题；2)基于传统数字图像指纹特征提取方法，提出利用多种自学习滤波器在单幅图像中提取手机指纹特征的方法，并解释深度神经网络对于数字图像指纹特征提取的可行性；3)提出一种基于全局特征融合的深度网络结构，以高效提取数字图像指纹特征；4)根据自学习滤波器和全局特征融合网络所提取的数字图像指纹特征，利用度量学习方法追溯拍摄该幅图像的具体手机源设备。
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