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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：本发明涉及一种图像篡改检测方法、终端设备及存储介质，在图像篡改检测模型中，网络主干部分采用Faster‑RCNN网络，将RPN层的输出与输入图像共同输入新的ROIpooling层，ROIpooling层输出的图像经过重采样处理得到重采样频谱图，将重采样频谱图输入LSTM网络后得到重采样特征图，将重采样特征图经过上采样层和卷积层后的输出与Faster‑RCNN网络的输出共同输入双线性池化层进行融合。本发明解决了目前深度学习网络在伪造篡改领域特征提取不充足的问题。
主权项：1.一种图像篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：采集经过篡改和未经过篡改两种类型的图像组成训练集，并对训练集中的经过篡改的图像中的篡改区域进行标注；S2：构建图像篡改检测模型，并通过训练集对模型进行训练；图像篡改检测模型的网络结构中主干部分采用Faster-RCNN网络，将输入图像输入Faster-RCNN网络后，Faster-RCNN网络中的RPN层输出的候选框一方面输入Faster-RCNN网络中的第一ROIpooling层，另一方面与输入图像共同输入第二ROIpooling层，第二ROIpooling层输出的图像经过重采样处理得到重采样频谱图，将重采样频谱图输入LSTM网络后得到重采样特征图，将重采样特征图经过上采样层和卷积层后的输出与Faster-RCNN网络的输出共同输入双线性池化层进行融合，融合结果经过一个全连接层和一个softmax层后得到是否为篡改图像的预测结果；重采样处理的过程为：通过EM算法对图像中的候选框区域进行处理后，再进行傅里叶变换得到重采样频谱图；S3：通过训练后的模型对图像是否被篡改进行检测。
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权利要求：
百度查询： 厦门市美亚柏科信息股份有限公司 一种图像篡改检测方法、终端设备及存储介质
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