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基于深度学习的图像拼接篡改检测
被引量:
6
1
作者
边亮
罗霄阳
李硕
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1039-1044,共6页
传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络(CNN),将卷积核前置并固定,自...
传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络(CNN),将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元(ELU),使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。
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关键词
卷积神经网络(CNN)
图像拼接取证
深度学习
指数线性单元(ELU)
损失函数
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的图像拼接篡改检测
被引量:
6
1
作者
边亮
罗霄阳
李硕
机构
北京航空航天大学电子信息工程学院
中国人民公安大学信息技术与网络安全学院
出处
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期1039-1044,共6页
文摘
传统图像拼接检测算法通过研究人员手动构造拼接特征,随着科技的进步以及图像处理技术的不断发展,手动构造特征的局限性逐渐体现出来,鲁棒性较弱,位置不易确定等。为了解决这些问题,构建了一种卷积神经网络(CNN),将卷积核前置并固定,自主学习相关特征从而检测拼接篡改的图像区域。经过一系列研究,发现拼接篡改图像的拼接篡改区域特征可以被CNN模型学习。在CNN模型之前,卷积核使用高通滤波器,激活函数采用指数线性单元(ELU),使得CNN模型具有识别拼接篡改图像边缘痕迹等特征的能力。检测结果表明:在IEEE IFS-TC图像拼接取证竞赛训练集上对拼接篡改图像拼接篡改区域定位的准确率为84.3%,对拼接篡改区域判定的真负类率为96.18%。
关键词
卷积神经网络(CNN)
图像拼接取证
深度学习
指数线性单元(ELU)
损失函数
Keywords
Convolutional Neural Network(CNN)
image mosaic forensics
deep learning
Exponential Linear Unit(ELU)
loss function
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的图像拼接篡改检测
边亮
罗霄阳
李硕
《北京航空航天大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
6
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职称材料
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