基于双信息统计与引力聚类的图像篡改检测算法

目的为了解决当前图像复制-粘贴篡改检测算法的鲁棒性与检测精准度不佳等问题。方法将图像的颜色信息引入伪造检测过程,提出双信息统计机制耦合引力聚类的图像复制-粘贴篡改检测算法。首先,利用Hessian矩阵来准确提取图像的特征点。然后,利用图像的梯度直方图来描述图像的方向特征,并联合图像的颜色信息,构造双信息统计机制,获取图像的特征向量。计算特征向量间的欧氏距离,构造近似测量模型,对图像特征进行匹配。最后,利用引力聚类方法,实现图像特征点的聚类,精准检测复制-粘贴篡改内容。结果与当前图像复制-粘贴篡改检测方法相比,所提算法具有更高的检测精准度,以及更好的鲁棒性。结论所提方案可以准确检测并定位出伪造内容,在图像水印、信息安全领域具有一定的参考价值。

基于人工智能的视图像内容安全技术在网络空间治理中的应用研究

随着互联网产业的快速发展,以图片、视频为载体的新媒体在网络空间中的应用越来越广泛,已逐步成为使用率最高的媒体形态。通过对网络空间治理现状进行分析,阐述了基于人工智能的系列视图像内容安全技术,以此为核心,紧密围绕网络安全与信息化,聚焦内容安全,提出了将人工智能技术用于网络空间治理的新媒体内容监测综合解决方案,该方案将助力于行业监管部门的网络空间内容安全治理工作。