[发明专利]一种基于深度学习的社交网络图像源识别方法及系统有效
| 申请号： | 202110876069.0 | 申请日： | 2021-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN113609954B | 公开（公告）日： | 2022-12-09 |
| 发明（设计）人： | 孙钦东;林凯 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/44;G06V10/30;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 朱海临 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的社交网络图像源识别方法及系统，采用极大似然估计方式估计测试图片数据集所属相机的指纹集合，根据图片的噪声指纹特征与其相机源的相机指纹特征完成网络模型的训练，利用噪声图片值与估计出的相机指纹的相关系数实现社交网络图像源识别，计算出识别的准确率，本发明在原始图片数据集和社交网络上经过处理的数据集上都表现良好，有更为精确的相机源识别的准确率和较强的鲁棒性。解决了传统单一的移动取证或社交网络取证方法对于相机源识别的准确率低的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 社交 网络 图像 识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
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