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基于可形变自相关网络的图像篡改检测方法
1
作者
梁鹏
吴玉婷
+3 位作者
赵慧民
李春英
何娃
黎绍发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期241-246,253,共7页
基于深度学习的图像复制-粘贴篡改检测方法在特征提取过程中未考虑特征的空间排列,在小区域篡改样本下检测性能不佳。基于可形变自相关网络提出一种图像篡改检测方法。通过引入可形变卷积和多尺度空间金字塔,自适应地学习篡改目标的空...
基于深度学习的图像复制-粘贴篡改检测方法在特征提取过程中未考虑特征的空间排列,在小区域篡改样本下检测性能不佳。基于可形变自相关网络提出一种图像篡改检测方法。通过引入可形变卷积和多尺度空间金字塔,自适应地学习篡改目标的空间形变,同时通过构造自相关金字塔式特征层次结构,融合全局特征和局部特征以提升图像篡改检测性能。实验结果表明,该方法在公开的图像篡改检测基准上各项评测指标均优于对比方法,其精确率、召回率、F1值较BusterNet 2019分别提高14.85、15.04、12.81个百分点,在小区域篡改样本下性能优势更为明显。
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关键词
图像篡改检测
特征提取
可形变卷积
自相关金字塔
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题名
基于可形变自相关网络的图像篡改检测方法
1
作者
梁鹏
吴玉婷
赵慧民
李春英
何娃
黎绍发
机构
广东技术师范大学计算机科学学院
广东技术师范大学电子与信息学院
华南理工大学计算机科学与工程学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第11期241-246,253,共7页
基金
国家自然科学基金面上项目(62072123)
国家自然科学基金青年科学基金项目(61807009)
+2 种基金
广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX3059)
广东省自然科学基金面上项目(2018A0303130187)
广东省普通高校重点实验室项目(2019KSYS009)。
文摘
基于深度学习的图像复制-粘贴篡改检测方法在特征提取过程中未考虑特征的空间排列,在小区域篡改样本下检测性能不佳。基于可形变自相关网络提出一种图像篡改检测方法。通过引入可形变卷积和多尺度空间金字塔,自适应地学习篡改目标的空间形变,同时通过构造自相关金字塔式特征层次结构,融合全局特征和局部特征以提升图像篡改检测性能。实验结果表明,该方法在公开的图像篡改检测基准上各项评测指标均优于对比方法,其精确率、召回率、F1值较BusterNet 2019分别提高14.85、15.04、12.81个百分点,在小区域篡改样本下性能优势更为明显。
关键词
图像篡改检测
特征提取
可形变卷积
自相关金字塔
Keywords
image forgery detection
feature extraction
deformable convolution
self-correlation pyramid
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于可形变自相关网络的图像篡改检测方法
梁鹏
吴玉婷
赵慧民
李春英
何娃
黎绍发
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2021
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