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UMTransNet:结合U-Net和多尺度感知Transformer的图像拼接定位方法
被引量：
1
1
作者
张维
何月顺
+3 位作者
谢浩浩
杨安博
杨超文
吕熊
《现代电子技术》
北大核心
2025年第1期33-39,共7页
当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模...
当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模型的编码器,将编码器中的最大池化层替换成卷积层,防止浅层次特征的流失;将多尺度多视角Transformer嵌入到U-Net的跳跃连接中,Transformer的输出特征与U-Net的上采样特征进行有效融合,实现深层次特征与浅层次特征的平衡,从而提高图像拼接定位的准确性。通过可视化检测结果图显示,所提方法在定位拼接篡改区域方面表现得更加出色。
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关键词
数字
图像
取证
图像拼接定位
U-Net
多尺度感知
自注意力机制
交叉注意力机制
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职称材料
尺度可变有约束图像拼接检测与定位及其对抗优化
2
作者
刘亚奇
蔡强
+4 位作者
石磊
张一凡
吕斌斌
夏超
许盛伟
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期1479-1491,共13页
针对有约束图像拼接检测与定位这一图像取证任务,提出一种尺度可变的检测与定位方法及其对抗优化架构。在所提有约束图像拼接检测与定位网络中,设计基于高效通道注意力增强的尺度可变关联性计算模型,采用高效通道注意力增强对通道特征...
针对有约束图像拼接检测与定位这一图像取证任务,提出一种尺度可变的检测与定位方法及其对抗优化架构。在所提有约束图像拼接检测与定位网络中,设计基于高效通道注意力增强的尺度可变关联性计算模型,采用高效通道注意力增强对通道特征进行校准,利用强关联因子截断操作实现处理任意尺度大小的图像;设计一种空间注意力增强的空洞空间金字塔池化对多尺度信息进行挖掘,以及基于深度可分离卷积和残差结构的定位结果重构网络。此外,提出一种块级对抗学习机制对预训练的尺度可变有约束图像拼接检测与定位网络进行优化。在公开数据集上的大量实验证明所提方法的有效性。
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关键词
有约束
图像
拼接
检测与
定位
尺度可变
关联性计算
对抗学习
图像
取证
空洞卷积
金字塔池化
深度可分离卷积
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职称材料
基于集成多尺度注意力的图像篡改定位
被引量：
1
3
作者
魏华建
严彩萍
李红
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1237-1245,共9页
近年来,基于卷积神经网络图像拼接篡改检测算法取得了相当的进展.然而,由于篡改对象的大小和类型不同,现有的大多数模型仍然不能取得令人满意的效果.针对这些问题,提出一种集成多尺度注意力的网络进行图像篡改定位算法.首先在编码器中...
近年来,基于卷积神经网络图像拼接篡改检测算法取得了相当的进展.然而,由于篡改对象的大小和类型不同,现有的大多数模型仍然不能取得令人满意的效果.针对这些问题,提出一种集成多尺度注意力的网络进行图像篡改定位算法.首先在编码器中添加多尺度的双注意力模块——位置注意力和通道注意力,其中,位置注意力模块通过捕捉任意2个特征图的位置关系获取特征图在空间维度上的语义信息依赖关系,使每个像素点均能感知其余位置像素点的信息;通道注意力模块采用与位置注意力相似的自注意力操作捕捉任意2个通道映射之间的关系,使像素点感知到其余通道像素点的信息.考虑到篡改目标大小不同,多尺度注意力模块将特征图划分为多个子区域,在捕获长程语义信息依赖关系的同时也能适应各种形状大小的篡改区域,可以更好地处理不同尺度的拼接篡改图,降低高分辨率特征图的计算开销.在公开数据集CASIA上进行实验的结果表明,所提算法得到的F1和IoU值分别达到62.3%和61.2%,比其他现有算法有明显提升.
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关键词
图像拼接定位
多尺度
空间通道关系
自注意力
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职称材料
题名
UMTransNet:结合U-Net和多尺度感知Transformer的图像拼接定位方法
被引量：
1
1
作者
张维
何月顺
谢浩浩
杨安博
杨超文
吕熊
机构
东华理工大学信息工程学院
出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第1期33-39,共7页
基金
江西省科技计划项目(20232ABC03A09)。
文摘
当前基于深度学习的图像拼接定位方法大多只关注深层次特征,且感受野有限,忽略了浅层次特征,影响图像拼接定位的准确性。针对上述问题,文中提出一种结合改进U-Net和多尺度多视角Transformer的图像拼接定位网络UMTransNet。改进U-Net模型的编码器,将编码器中的最大池化层替换成卷积层,防止浅层次特征的流失;将多尺度多视角Transformer嵌入到U-Net的跳跃连接中,Transformer的输出特征与U-Net的上采样特征进行有效融合,实现深层次特征与浅层次特征的平衡,从而提高图像拼接定位的准确性。通过可视化检测结果图显示,所提方法在定位拼接篡改区域方面表现得更加出色。
关键词
数字
图像
取证
图像拼接定位
U-Net
多尺度感知
自注意力机制
交叉注意力机制
Keywords
digital image forensics
image stitching localization
U-Net
multi-scale perception
self-attention mechanism
cross-attention mechanism
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
尺度可变有约束图像拼接检测与定位及其对抗优化
2
作者
刘亚奇
蔡强
石磊
张一凡
吕斌斌
夏超
许盛伟
机构
北京电子科技学院
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室
中国传媒大学媒体融合与传播国家重点实验室
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024年第6期1479-1491,共13页
基金
中央高校基本科研业务费资金项目(3282023016)
国家自然科学基金项目(62102010,62002003)
北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室开放课题(BTBD-2022KF02).
文摘
针对有约束图像拼接检测与定位这一图像取证任务,提出一种尺度可变的检测与定位方法及其对抗优化架构。在所提有约束图像拼接检测与定位网络中,设计基于高效通道注意力增强的尺度可变关联性计算模型,采用高效通道注意力增强对通道特征进行校准,利用强关联因子截断操作实现处理任意尺度大小的图像;设计一种空间注意力增强的空洞空间金字塔池化对多尺度信息进行挖掘,以及基于深度可分离卷积和残差结构的定位结果重构网络。此外,提出一种块级对抗学习机制对预训练的尺度可变有约束图像拼接检测与定位网络进行优化。在公开数据集上的大量实验证明所提方法的有效性。
关键词
有约束
图像
拼接
检测与
定位
尺度可变
关联性计算
对抗学习
图像
取证
空洞卷积
金字塔池化
深度可分离卷积
Keywords
constrained image splicing detection and localization
scalable
correlation computation
adversarial learning
image forensics
atrous convolution
pyramid pooling
depthwise separable convolution
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于集成多尺度注意力的图像篡改定位
被引量：
1
3
作者
魏华建
严彩萍
李红
机构
杭州师范大学信息科学与技术学院
杭州启源视觉科技有限公司
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期1237-1245,共9页
基金
国家自然科学基金(61902102)
浙江省自然科学基金(LQ19F020004).
文摘
近年来,基于卷积神经网络图像拼接篡改检测算法取得了相当的进展.然而,由于篡改对象的大小和类型不同,现有的大多数模型仍然不能取得令人满意的效果.针对这些问题,提出一种集成多尺度注意力的网络进行图像篡改定位算法.首先在编码器中添加多尺度的双注意力模块——位置注意力和通道注意力,其中,位置注意力模块通过捕捉任意2个特征图的位置关系获取特征图在空间维度上的语义信息依赖关系,使每个像素点均能感知其余位置像素点的信息;通道注意力模块采用与位置注意力相似的自注意力操作捕捉任意2个通道映射之间的关系,使像素点感知到其余通道像素点的信息.考虑到篡改目标大小不同,多尺度注意力模块将特征图划分为多个子区域,在捕获长程语义信息依赖关系的同时也能适应各种形状大小的篡改区域,可以更好地处理不同尺度的拼接篡改图,降低高分辨率特征图的计算开销.在公开数据集CASIA上进行实验的结果表明,所提算法得到的F1和IoU值分别达到62.3%和61.2%,比其他现有算法有明显提升.
关键词
图像拼接定位
多尺度
空间通道关系
自注意力
Keywords
image splicing localization
multi-scale
spatial-channel relationships
self-attention
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
UMTransNet:结合U-Net和多尺度感知Transformer的图像拼接定位方法
张维
何月顺
谢浩浩
杨安博
杨超文
吕熊
《现代电子技术》
北大核心
2025
1
在线阅读
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职称材料
2
尺度可变有约束图像拼接检测与定位及其对抗优化
刘亚奇
蔡强
石磊
张一凡
吕斌斌
夏超
许盛伟
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于集成多尺度注意力的图像篡改定位
魏华建
严彩萍
李红
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
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