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基于Convnext-Upernet的图像篡改检测定位模型
被引量：
6
1
作者
胡林辉
陈保营
+1 位作者
谭舜泉
李斌
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2225-2239,共15页
在当前数字时代,假新闻、网络勒索等网络犯罪行为愈发猖獗,导致篡改图像产生的负面影响日益凸显.鉴于此,检测与定位篡改图像已成为图像取证领域的关键任务.近年来,深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展,众多篡改检测模型亦逐渐...
在当前数字时代,假新闻、网络勒索等网络犯罪行为愈发猖獗,导致篡改图像产生的负面影响日益凸显.鉴于此,检测与定位篡改图像已成为图像取证领域的关键任务.近年来,深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展,众多篡改检测模型亦逐渐应用该技术.然而,现有模型大多需要在大量数据上进行预训练,且其鲁棒性和泛化能力相对较弱.为解决上述问题,本研究采用在计算机视觉领域表现优异的纯卷积神经网络模型Convnext作为主干网络,并借助统一感知解析网络Upernet提取图像中的多尺度特征,构建了一种基于Convnext-Upernet的篡改检测定位模型.在此基础上,本研究进一步运用自监督数据增强方法放大图像中的篡改痕迹,并利用与篡改检测定位任务无关的图像分类损失函数提高篡改图像检测定位的准确性.本研究在当前主流的篡改检测定位数据集上进行了大规模实验证明,所提出的模型具有高效且精确的篡改检测定位能力.相较于现有跨库性能最佳的MVSSNet++模型,本研究所提出的模型在检测定位性能上提高了14.4%,泛化能力得到全面提升,并对常见的后处理操作展示出了强大的鲁棒性.
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关键词
图像篡改检测定位
深度学习
卷积神经网络
统一感知解析网络
自监督数据增强
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职称材料
题名
基于Convnext-Upernet的图像篡改检测定位模型
被引量：
6
1
作者
胡林辉
陈保营
谭舜泉
李斌
机构
深圳市媒体信息内容安全重点实验室
广东省智能信息重点实验室
深圳大学计算机与软件学院
出处
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第10期2225-2239,共15页
基金
国家自然科学基金委员会基金(U19B2022,62272314,U22B2047)
广东省自然科学基金杰出青年项目(2019B151502001)
深圳市基础研究项目(JCYJ20200109105008228)资助.
文摘
在当前数字时代,假新闻、网络勒索等网络犯罪行为愈发猖獗,导致篡改图像产生的负面影响日益凸显.鉴于此,检测与定位篡改图像已成为图像取证领域的关键任务.近年来,深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展,众多篡改检测模型亦逐渐应用该技术.然而,现有模型大多需要在大量数据上进行预训练,且其鲁棒性和泛化能力相对较弱.为解决上述问题,本研究采用在计算机视觉领域表现优异的纯卷积神经网络模型Convnext作为主干网络,并借助统一感知解析网络Upernet提取图像中的多尺度特征,构建了一种基于Convnext-Upernet的篡改检测定位模型.在此基础上,本研究进一步运用自监督数据增强方法放大图像中的篡改痕迹,并利用与篡改检测定位任务无关的图像分类损失函数提高篡改图像检测定位的准确性.本研究在当前主流的篡改检测定位数据集上进行了大规模实验证明,所提出的模型具有高效且精确的篡改检测定位能力.相较于现有跨库性能最佳的MVSSNet++模型,本研究所提出的模型在检测定位性能上提高了14.4%,泛化能力得到全面提升,并对常见的后处理操作展示出了强大的鲁棒性.
关键词
图像篡改检测定位
深度学习
卷积神经网络
统一感知解析网络
自监督数据增强
Keywords
image forgery detection
deep learning
convolution network
unified perceptual parsing network
self-supervised data augmentation
分类号
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Convnext-Upernet的图像篡改检测定位模型
胡林辉
陈保营
谭舜泉
李斌
《计算机学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
6
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