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申请/专利权人：厦门市美亚柏科信息股份有限公司
摘要：本发明涉及图像伪造检测方法及系统。其方法包括获取原始图像以及灰度图像后，通过双流的图像伪造检测模型对原始图像以及灰度图像进行特征提取以及特征融合，得到图像特征分类结果，根据所述图像特征分类结果进行平均投票，获取图像伪造检测概率值以及图像真伪结果。通过对于原始图像以及灰度图像分别进行特征提取以及特征信息的融合拆分，在图像伪造检测模型处理图像信息时来抑制颜色信息的表达，使得模型可以在图像颜色空间检测技术多维度的进行伪造检测，在模型中增加了灰度流网络结构可以增强网络的图像检测能力。
主权项：1.一种图像伪造检测方法，其特征在于：包括以下步骤，S1，获取原始图像，将所述原始图像进行灰度化处理，得到灰度图像；S2，将所述原始图像以及所述灰度图像输入至预先训练的图像伪造检测模型中，得到图像特征分类结果；S3，根据所述图像特征分类结果进行平均投票，获取图像伪造检测概率值以及图像真伪结果；其中，所述步骤S2具体包括以下步骤，S201，将所述原始图像以及所述灰度图像分别输入至所述图像伪造检测模型中的特征提取层中进行特征提取，分别得到RGB特征F1∈RH×W×C以及灰度特征F2∈RH×W×C，其中H、W、C分别表示图像特征的高、宽和通道；S202，将所述RGB特征与所述灰度特征进行特征融合，融合后的特征通过所述图像伪造检测模型中批规范化层进行批规范化操作以及激活函数进行非线性映射操作，其中将所述RGB特征与所述灰度特征进行融合的表达式为： 其中，F12∈RH×W×2C，代表通道级联；S203，根据特征尺寸对F12进行拆分，将特征图像前一半作为F3∈RH2×W×2C，特征图像后一半作为F4∈RH2×W×2C；S204,将F1、F2、F3以及F4通过全局平均池化层进行特征展平，并通过所述图像伪造检测模型中分类层得到图像特征分类结果。
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百度查询： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 一种图像伪造检测方法、装置以及计算机存储介质
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