龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：上海工程技术大学
摘要：本发明涉及一种多尺度融合注意力网络的图像复制粘贴源目标篡改检测方法，该方法根据置换注意力机制以及自相关模块关注图像相似区域的特点，结合金字塔池化模块捕捉多尺度特征的能力，利用二元交叉熵函数进行特征的训练与分类，得到篡改检测结果。与现有的算法相比，本发明可以有效地检测出类别的图像复制粘贴源区域与目标区域，具有较好的泛化性以及鲁棒性等优点。
主权项：1.一种基于多尺度融合注意力网络的图像复制粘贴源目标篡改检测方法，该方法包括下面步骤：1将数据集分为训练集、验证集、测试集。对图像进行预处理，像素值大小为473×473×3。2构建多尺度融合注意力网络的图像复制粘贴源目标篡改检测模型，包括特征提取模块、相似特征定位模块、空间空洞金字塔池化模块。3使用ResNet50网络作为主干特征提取网络，将图像输入到特征提取模块进行主干特征提取，并输出后三个模块（分别是浅层特征流、中层特征流、深层特征流）所获得的特征信息。4将浅、中、深三层特征流输入到相似特征定位模块，相似特征模块包括SA注意力模块和自相关模块。5将深层特征流输入到金字塔池化模块，高层信息聚合到不同特征层级的特征图中，使得模型注意到被篡改的图像所在的不同的特征层级,使得对于捕捉到的被篡改图像边缘信息更加清晰。6将步骤5）中经过相似特征模块的中、深层特征流进行特征拼接，与步骤六中经过金字塔池化模块提取到的多尺度特征进行融合。通过上采用使图片恢复到浅层特征图大小，在与浅层特征模型进行特征融合。7通过二元交叉熵损失函数结合L2正则化进行特征训练，将图像区域分为相似区域，原始区域以及背景区域，输出图像掩码。对于步骤4中，自相关模块通过计算像素相关性，衡量图像中不同区域之间的线性相关性，通过相关系数判断不同位置间像素的相似程度，通过百分比池化进行相似特征匹配，定位图像相似区域。像素相关性计算方法为： 其中，X,Y为两个不同向量，和。μ和σ为期望和标 准差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 上海工程技术大学 多尺度融合注意力网络的图像复制-粘贴源/目标篡改检测方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号