[发明专利]一种基于深度学习的篡改图像鉴定方法及装置

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的篡改图像鉴定方法及装置，方法包括：S1：对待鉴定图像进行预处理，获取与待鉴定图像对应的灰度图像；S2：将灰度图像输入到预先训练的神经网络模型中，预测待鉴定图像的篡改概率，其中，神经网络模型可以处理任意大小分辨率的图像；S3：根据篡改概率与预设的阈值，判定待鉴定图像是否为篡改图像。本发明将图像篡改检测问题描述成图像分类问题，不需要在已知的篡改图像上定位篡改区域，而是很容易的利用已有的神经网络算法快速的判定出图像是否被篡改，且在训练、测试以及判定阶段均采用原始分辨率的图像，不仅能保证篡改区域在处理过程不被修改，而且还让模型能够更准确地检测出篡改区域很小的图片。

主权项

1.一种基于深度学习的篡改图像鉴定方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：S1：对待鉴定图像进行预处理，获取与所述待鉴定图像对应的灰度图像；S2：将所述灰度图像输入到预先训练的神经网络模型中，预测所述待鉴定图像的篡改概率，其中，所述神经网络模型可以处理任意大小分辨率的图像；S3：根据所述篡改概率与预设的阈值，判定所述待鉴定图像是否为篡改图像。