[发明专利]基于双流深度神经网络的数字图像伪造区域定位方法在审
申请号: | 202210993852.X | 申请日: | 2022-08-18 |
公开(公告)号: | CN115170933A | 公开(公告)日: | 2022-10-11 |
发明(设计)人: | 蒋忠元;刘正道;李兴华;马建峰 | 申请(专利权)人: | 西安电子科技大学 |
主分类号: | G06V20/00 | 分类号: | G06V20/00;G06V10/82;G06V10/46;G06V10/44;G06V10/80 |
代理公司: | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人: | 田文英;王品华 |
地址: | 710071*** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | 本发明公开一种基于双流深度神经网络的数字图像伪造区域定位方法,主要解决现有图像伪造检测方法普适性不高,图像伪造关键特征提取缺失,伪造图像重要特征信息的遗漏问题。本发明实现的步骤为:构建包括编码器、特征融合模块和解码器的双流深度神经网络;编码器由两个子特征提取器实现双流的特征提取;利用由多种类型图像伪造样本组成的训练集,训练双流深度神经网络,对数字图像伪造区域进行定位。由于本发明使用双残差块、单残差块、特征融合模块提取并学习图像的伪造特征,实现了对数字图像伪造区域定位的能力,提高了图像伪造区域定位的准确性与效率。 | ||
搜索关键词: | 基于 双流 深度 神经网络 数字图像 伪造 区域 定位 方法 | ||
【主权项】:
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