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题名一种改进的Mask R-CNN图像篡改检测模型
被引量：2
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作者
宣锦昭
徐超
冯博
闪文章
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机构
安徽大学电子信息工程学院
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2020年第11期2333-2339,共7页
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基金
国家重点研发计划基金项目(2019YFC0117800)资助.
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文摘
篡改图像检测和定位的研究在数字取证中具有重要意义.不同于语义对象检测,它更加需要关注篡改区域和非篡改区域之间的区别特征,这表明网络需要学习更丰富的特征.因此我们提出具有注意力机制(Attention)的双分支Mask R-CNN网络.该网络实现分类、定位、分割篡改区域的通用模型结构.分支之一是主分支,目的是利用注意力机制从RGB图像提取特征,以发现篡改痕迹,例如强烈的对比度差异,非自然的篡改边界.另一个是噪声分支,利用隐写丰富模型(SRM)滤波器层提取的噪声特征来区分真实区域和篡改区域之间的噪声不一致.最后通过双线性池化层(Bilinear Pooling)融合主分支和噪声分支的特征,进一步学习两个分支空间上的信息.由于目前公开数据集不足以训练深层神经网络,因此我们利用COCO公共数据集合成了4万张篡改检测数据集(COCO STDS),产生预训练模型.整个网络能够检测两种不同类型的图像篡改操作,包括复制-移动和拼接.我们在COLUMBIA和COVER标准数据集上进行了评估,实验表明,我们提出的算法性能优于未改进Mask R-CNN网络,同时也优于现有一些最新的算法.
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关键词
图像篡改检测
深度学习
特征融合
被动检测技术
隐写分析
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Keywords
image tamper detection
deep learning
feature fusion
passive detection
steganalysis
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于PZT片的智能骨料受力性能试验研究
被引量：10
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作者
阎石
吴杰
Gang-bing SONG
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机构
沈阳建筑大学土木工程学院
美国休斯顿大学机械工程学院
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出处
《混凝土》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期61-63,67,共4页
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基金
辽宁省建筑结构工程重点实验室开放基金资助项目(JG2009-18)
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文摘
PZT传感器在混凝土结构的健康检测中应用日益广泛。为了减小外部环境对PZT片工作性能的影响,将其放于一个小体积的混凝土砌块中并将这种新型的传感器称为智能骨料。作为一种新型的压电陶瓷传感器,中外学者对它的封装和保护方法进行了探讨,但是对其本身受力性能的研究仍然处于初步阶段。进行了智能骨料的受压和受剪静力性能试验,通过被动检测技术对骨料的破坏过程进行实时监测直到骨料外包材料破坏为止。试验结果表明:智能骨料内部压电陶瓷片尺寸是影响其抗压与抗剪能力的主要因素,骨料外包层和内部压电陶瓷片尺寸越小,其智能骨料的抗压与抗剪能力越强。智能骨料良好抗压和抗剪能力为其在工程中的应用奠定了基础。
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关键词
智能骨料
被动检测技术
压电陶瓷(锆钛酸铅)
受力性能
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Keywords
smart aggregate （SA）
passive monitoring technology
Lead zirconate titanate （PZT）
mechanical performance test
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分类号
TU528.01
[建筑科学—建筑技术科学]
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