[发明专利]基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法在审
| 申请号： | 202010388676.8 | 申请日： | 2020-05-09 |
| 公开（公告）号： | CN111553916A | 公开（公告）日： | 2020-08-18 |
| 发明（设计）人： | 曹娟;杨天韵;谢添;刘浩远;郭俊波 | 申请（专利权）人： | 杭州中科睿鉴科技有限公司;中国科学院计算技术研究所数字经济产业研究院 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T7/136;G06T7/187;G06T7/90;G06T1/00;G06N3/04;G06K9/32 |
| 代理公司： | 杭州九洲专利事务所有限公司 33101 | 代理人： | 沈敏强 |
| 地址： | 310015 浙江省杭*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法。本发明的目的是提供一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法。本发明的技术方案是：一种基于多种特征和卷积神经网络的图像篡改区域检测方法，其特征在于：获取待检测图像：对待检测图像进行基于双重压缩痕迹特征的篡改检测；将待检测图像输入具有RGB流和噪声流双流输入的双流卷积篡改检测网络模型进行检测；对待检测图像进行基于图像匹配的复制‑粘帖检测；输出检测结果。本发明适用于数字图像取证领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多种 特征 卷积 神经网络 图像 篡改 区域 检测 方法 | ||
【主权项】：
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