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基于图像表面梯度的翻拍检测
被引量:
7
1
作者
卢燕飞
冯莉
+1 位作者
李兴华
荆涛
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期57-61,67,共6页
经过翻拍后的篡改图像能够轻易绕过现有的图像篡改检测系统,这对图像真实性的检测构成严重的安全威胁.本文基于翻拍过程中两次使用相机进行拍摄而引入的非线性响应,使用Lib-SVM设计图像分类器判别翻拍图像和真实图像.翻拍后图像表面梯...
经过翻拍后的篡改图像能够轻易绕过现有的图像篡改检测系统,这对图像真实性的检测构成严重的安全威胁.本文基于翻拍过程中两次使用相机进行拍摄而引入的非线性响应,使用Lib-SVM设计图像分类器判别翻拍图像和真实图像.翻拍后图像表面梯度值与真实图像相比会产生非线性变化,这使翻拍图像表面梯度值产生异常.本文基于图像表面梯度特性提取相关特征值,使用支持向量机分类器进行翻拍图像和真实图像的判别.实验结果表明,本文提出的特征分类效果良好,可以正确检测翻拍图像.
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关键词
图像取证
图像
翻拍检测
支持向量机
表面梯度
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职称材料
基于深度学习的图像翻拍检测
2
作者
谢心谦
刘霞
孔月萍
《电脑知识与技术》
2017年第6期161-162,177,共3页
随着图像拍摄以及显示技术的发展,图像翻拍质量越来越高,这类图像可能会用作非法途径而不能被认证系统所识别。针对此问题,设计了一种基于深度学习的图像翻拍检测方法,该方法首先分析翻拍图像和真实图像之间的灰度变化,然后将其作为深...
随着图像拍摄以及显示技术的发展,图像翻拍质量越来越高,这类图像可能会用作非法途径而不能被认证系统所识别。针对此问题,设计了一种基于深度学习的图像翻拍检测方法,该方法首先分析翻拍图像和真实图像之间的灰度变化,然后将其作为深度信念网络的输入逐层学习抽象的区分特征,最终在网络顶层实现图像的分类。实验结果表明,应用深度学习的方法能正确检测出翻拍图像。
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关键词
图像
翻拍检测
深度学习
深度信念网络
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职称材料
反射分量分离的特征融合图像翻拍检测
3
作者
贺惠新
崔子栋
周逸飞
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第2期222-228,共7页
针对翻拍图像对相关人脸识别系统的欺骗性,将基于同态滤波的反射分量分离特征作为新特征加入图像中,形成四通道图像,并将其作为简单卷积神经网络的输入的翻拍图像检测方法.结果表明:在拍摄环境复杂、干扰噪音较多、活体数量较大的环境下...
针对翻拍图像对相关人脸识别系统的欺骗性,将基于同态滤波的反射分量分离特征作为新特征加入图像中,形成四通道图像,并将其作为简单卷积神经网络的输入的翻拍图像检测方法.结果表明:在拍摄环境复杂、干扰噪音较多、活体数量较大的环境下,该方法有较高且稳定的准确率、较好的鲁棒性及使用价值.
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关键词
图像
翻拍检测
同态滤波
反射分量分离
特征融合
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职称材料
三波段紫线检测翻拍仪及其应用
4
作者
严洪兴
李毛囡
《公安应用技术通讯》
1994年第2期28-32,共5页
关键词
紫外
检测
翻
拍
仪
紫外技术
应用
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职称材料
基于深度学习技术的卷烟陈列智能化督导的研究与应用
5
作者
李焕森
覃忠达
+4 位作者
谭春
林光耀
秦岑
赵贝贝
黄庆庆
《中国烟草学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期113-122,共10页
为解决烟草公司客户经理在终端卷烟陈列督导过程中耗时长、效率低等问题,论文基于深度学习技术设计了一种卷烟陈列智能化督导系统(Cigarette Display Intelligent Guidance System,CDIGS)。CDIGS系统采用一种基于特征匹配和分类算法级...
为解决烟草公司客户经理在终端卷烟陈列督导过程中耗时长、效率低等问题,论文基于深度学习技术设计了一种卷烟陈列智能化督导系统(Cigarette Display Intelligent Guidance System,CDIGS)。CDIGS系统采用一种基于特征匹配和分类算法级联的卷烟商品识别算法,对移动终端拍摄的卷烟陈列图像进行识别,自动获取零售户的卷烟陈列、警示标识粘贴信息以及卷烟陈列达标率、陈列规格数、重点品牌上柜率等相关数据,并通过与预设的卷烟陈列标准模型进行比对,将二次陈列建议实时反馈至零售户。以广西百色市516家卷烟零售门店为例,对CDIGS系统进行验证,结果表明:①图片翻拍识别模型,对翻拍照片识别率达到79%,可以有效地提升拍摄图像的真实性;②警示标识检测、卷烟商品检测、卷烟牌号识别模型的准确率均达到97%以上,能准确地提取图像中的卷烟信息;③经简单介绍,卷烟零售门店人员可快速掌握系统的使用,卷烟陈列达标率持续提升,为推广应用奠定基础。可见,CDIGS系统为卷烟陈列督导提供了一种新的方式,能有效地指导零售户按规则自主进行卷烟陈列,并为烟草公司快速获取到零售户相关营销数据提供了新的手段。
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关键词
卷烟陈列
卷烟识别
警示标志
检测
翻拍检测
深度学习
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职称材料
题名
基于图像表面梯度的翻拍检测
被引量:
7
1
作者
卢燕飞
冯莉
李兴华
荆涛
机构
北京交通大学电子信息工程学院
出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第5期57-61,67,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60972151
61071143
+2 种基金
61071152)
国家"973"重大基础研究计划项目资助(2010CB731403
2010CB731406)
文摘
经过翻拍后的篡改图像能够轻易绕过现有的图像篡改检测系统,这对图像真实性的检测构成严重的安全威胁.本文基于翻拍过程中两次使用相机进行拍摄而引入的非线性响应,使用Lib-SVM设计图像分类器判别翻拍图像和真实图像.翻拍后图像表面梯度值与真实图像相比会产生非线性变化,这使翻拍图像表面梯度值产生异常.本文基于图像表面梯度特性提取相关特征值,使用支持向量机分类器进行翻拍图像和真实图像的判别.实验结果表明,本文提出的特征分类效果良好,可以正确检测翻拍图像.
关键词
图像取证
图像
翻拍检测
支持向量机
表面梯度
Keywords
digital forensics
recaptured image detection
support vector machine
surface gradient
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于深度学习的图像翻拍检测
2
作者
谢心谦
刘霞
孔月萍
机构
西安建筑科技大学信息与控制工程学院
出处
《电脑知识与技术》
2017年第6期161-162,177,共3页
文摘
随着图像拍摄以及显示技术的发展,图像翻拍质量越来越高,这类图像可能会用作非法途径而不能被认证系统所识别。针对此问题,设计了一种基于深度学习的图像翻拍检测方法,该方法首先分析翻拍图像和真实图像之间的灰度变化,然后将其作为深度信念网络的输入逐层学习抽象的区分特征,最终在网络顶层实现图像的分类。实验结果表明,应用深度学习的方法能正确检测出翻拍图像。
关键词
图像
翻拍检测
深度学习
深度信念网络
Keywords
recaptured image detection
deep network
deep believe network
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
反射分量分离的特征融合图像翻拍检测
3
作者
贺惠新
崔子栋
周逸飞
机构
华侨大学计算机科学与技术学院
出处
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
2022年第2期222-228,共7页
基金
国家社会科学基金面上资助项目(19BXW110)
华侨大学科研基金资助项目(605-50Y17031)。
文摘
针对翻拍图像对相关人脸识别系统的欺骗性,将基于同态滤波的反射分量分离特征作为新特征加入图像中,形成四通道图像,并将其作为简单卷积神经网络的输入的翻拍图像检测方法.结果表明:在拍摄环境复杂、干扰噪音较多、活体数量较大的环境下,该方法有较高且稳定的准确率、较好的鲁棒性及使用价值.
关键词
图像
翻拍检测
同态滤波
反射分量分离
特征融合
Keywords
diagram recaptured detection
homomorphic filtering
reflection component separation
feature fusion
分类号
TP274 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
三波段紫线检测翻拍仪及其应用
4
作者
严洪兴
李毛囡
出处
《公安应用技术通讯》
1994年第2期28-32,共5页
关键词
紫外
检测
翻
拍
仪
紫外技术
应用
分类号
TN23 [电子电信—物理电子学]
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习技术的卷烟陈列智能化督导的研究与应用
5
作者
李焕森
覃忠达
谭春
林光耀
秦岑
赵贝贝
黄庆庆
机构
中国烟草总公司广西壮族自治区公司
广西壮族自治区烟草公司百色市公司
出处
《中国烟草学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第4期113-122,共10页
基金
中国烟草总公司广西壮族自治区公司科技计划项目“‘终端之眼’:零售终端卷烟陈列督导智能化研究”(201945000024132)。
文摘
为解决烟草公司客户经理在终端卷烟陈列督导过程中耗时长、效率低等问题,论文基于深度学习技术设计了一种卷烟陈列智能化督导系统(Cigarette Display Intelligent Guidance System,CDIGS)。CDIGS系统采用一种基于特征匹配和分类算法级联的卷烟商品识别算法,对移动终端拍摄的卷烟陈列图像进行识别,自动获取零售户的卷烟陈列、警示标识粘贴信息以及卷烟陈列达标率、陈列规格数、重点品牌上柜率等相关数据,并通过与预设的卷烟陈列标准模型进行比对,将二次陈列建议实时反馈至零售户。以广西百色市516家卷烟零售门店为例,对CDIGS系统进行验证,结果表明:①图片翻拍识别模型,对翻拍照片识别率达到79%,可以有效地提升拍摄图像的真实性;②警示标识检测、卷烟商品检测、卷烟牌号识别模型的准确率均达到97%以上,能准确地提取图像中的卷烟信息;③经简单介绍,卷烟零售门店人员可快速掌握系统的使用,卷烟陈列达标率持续提升,为推广应用奠定基础。可见,CDIGS系统为卷烟陈列督导提供了一种新的方式,能有效地指导零售户按规则自主进行卷烟陈列,并为烟草公司快速获取到零售户相关营销数据提供了新的手段。
关键词
卷烟陈列
卷烟识别
警示标志
检测
翻拍检测
深度学习
Keywords
cigarette display
cigarette recognition
warning signs detection
Re-photography detection
deep learning
分类号
F42 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像表面梯度的翻拍检测
卢燕飞
冯莉
李兴华
荆涛
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2012
7
下载PDF
职称材料
2
基于深度学习的图像翻拍检测
谢心谦
刘霞
孔月萍
《电脑知识与技术》
2017
0
下载PDF
职称材料
3
反射分量分离的特征融合图像翻拍检测
贺惠新
崔子栋
周逸飞
《华侨大学学报(自然科学版)》
CAS
2022
0
下载PDF
职称材料
4
三波段紫线检测翻拍仪及其应用
严洪兴
李毛囡
《公安应用技术通讯》
1994
0
下载PDF
职称材料
5
基于深度学习技术的卷烟陈列智能化督导的研究与应用
李焕森
覃忠达
谭春
林光耀
秦岑
赵贝贝
黄庆庆
《中国烟草学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
下载PDF
职称材料
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