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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
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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。 展开更多
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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彩色图像JPEG重压缩取证综述
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作者 王昊 王金伟 +4 位作者 程鑫 张家伟 吴昊 罗向阳 马宾 《计算机应用》 北大核心 2025年第11期3609-3620,共12页
JPEG(Joint Photographic Experts Group)压缩是当前应用最为广泛的图像压缩标准之一,它涉及诸如图像操作链取证、图像源取证、隐写与隐写分析和JPEG反取证等多种取证场景和安全模型。研究者针对JPEG图像特性开展了诸多有关JPEG重压缩... JPEG(Joint Photographic Experts Group)压缩是当前应用最为广泛的图像压缩标准之一,它涉及诸如图像操作链取证、图像源取证、隐写与隐写分析和JPEG反取证等多种取证场景和安全模型。研究者针对JPEG图像特性开展了诸多有关JPEG重压缩取证的研究,发现JPEG重压缩取证不仅为图像取证提供先验知识,也可以直接应用到取证场景中。因此,对彩色图像JPEG重压缩取证进行综述。首先,介绍了重压缩取证的研究背景,并将重压缩取证分成了非对齐、对齐异步和对齐同步3种重压缩问题;其次,详细介绍了JPEG压缩的流程、收敛误差、误差图像、算法评价指标等用于重压缩取证的基础知识;再次,对每类问题的现有方法进行了详细的介绍和梳理。此外,由于图像隐写、对抗样本等都涉及关于JPEG重压缩的鲁棒性研究,因此,列举了JPEG重压缩特征特性在上述领域中的应用,并选取了常见的算法进行对比,总结归纳它们的优缺点。最后,展望了JPEG重压缩取证中有待进一步解决的问题和发展趋势。 展开更多
关键词 数字取证 JPEG重压缩取证 JPEG压缩流程 误差图像 收敛误差
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基于机器学习的质谱成像法庭科学应用进展
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作者 张硕 满瀚泽 +2 位作者 郭冲 赵雅彬 李展平 《分析测试学报》 北大核心 2025年第6期1208-1218,1226,共12页
鉴于犯罪手段的不断演变,法庭科学亟需一种能同时分析物证形态和成分的技术。质谱成像在法庭科学中提供了一种高灵敏度、高特异性、检测范围广泛且近无损的分析方法。结合机器学习后,质谱成像能够分析获取的丰富数据并提取关键化学信息... 鉴于犯罪手段的不断演变,法庭科学亟需一种能同时分析物证形态和成分的技术。质谱成像在法庭科学中提供了一种高灵敏度、高特异性、检测范围广泛且近无损的分析方法。结合机器学习后,质谱成像能够分析获取的丰富数据并提取关键化学信息,尤其是在指纹、文件、理化和生物物证检验方面展现了显著的实战潜力。该文综述了质谱成像数据分析的研究进展,包括个体溯源、遗留时间推断、图像增强等关键领域,为法庭科学解决实际问题提供了一种强大的工具。尽管面临操作复杂性和算法解释难度的挑战,但该技术将在未来的复杂物证分析中发挥关键作用。 展开更多
关键词 质谱成像 法庭科学 机器学习 多元变量分析
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基于图像恢复和空间通道注意力的下采样图像取证网络
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作者 刘澳龄 单武扬 +2 位作者 邱骏颖 田茂 李军 《计算机应用》 北大核心 2025年第5期1582-1588,共7页
下采样操作会使图像丢失高频取证痕迹和细节信息,增加图像取证的难度,而现有的基于深度学习的图像取证网络不能有效检测经过下采样操作篡改的图像,导致提高下采样图像取证方法的鲁棒性成为图像取证的瓶颈。为解决这个问题,提出一个下采... 下采样操作会使图像丢失高频取证痕迹和细节信息,增加图像取证的难度,而现有的基于深度学习的图像取证网络不能有效检测经过下采样操作篡改的图像,导致提高下采样图像取证方法的鲁棒性成为图像取证的瓶颈。为解决这个问题,提出一个下采样图像取证网络HirrNet(Hierarchical RRU-Net)。HirrNet主要包括图像恢复模块和篡改检测模块:图像恢复模块使用分层条件流(HCF)的思想,通过恢复篡改图像取证痕迹和细节信息减少高频信息的丢失,从而提高篡改检测性能;篡改检测模块则使用端到端图像分割网络RRU-Net(Ringed Residual U-Net)进行篡改检测。此外,通过结合空间和通道压缩与激励(SCSE)机制,可有效增强下采样图像中与篡改相关的特征的提取。实验结果表明,HirrNet在DSO、Columbia、CASIA和NIST16数据集上的受试者特征工作曲线下面积(AUC)、F1分数和交并比(IoU)优于对比网络。其中,在CASIA数据集上,对于尺寸缩小至原图1/2和1/4的篡改图像,HirrNet的AUC指标相较于对比方法平均提升25和30个百分点。可见,HirrNet可以有效解决现有的下采样图像取证方法鲁棒性差的问题。 展开更多
关键词 图像取证 图像恢复 空间通道注意力 下采样
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基于深度学习的图像篡改检测方法综述 被引量:1
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作者 张汝波 蔺庆龙 张天一 《智能系统学报》 北大核心 2025年第2期283-304,共22页
随着数字图像编辑工具的普及,图像篡改变得越来越容易,大量被篡改后的虚假图像通过网络和社交媒体进行传播,这对法律、新闻媒体和科学研究等领域的真实性和可信度构成了威胁。图像篡改检测的目的是检测和定位篡改图像中的篡改区域,以保... 随着数字图像编辑工具的普及,图像篡改变得越来越容易,大量被篡改后的虚假图像通过网络和社交媒体进行传播,这对法律、新闻媒体和科学研究等领域的真实性和可信度构成了威胁。图像篡改检测的目的是检测和定位篡改图像中的篡改区域,以保护图像的可信度。本文对基于深度学习的篡改检测方法进行了回顾总结。首先,介绍了目前图像篡改检测领域的研究现状。其次,对近5年的深度学习方法进行了分类整理。然后,介绍了主要的数据集和评价指标,以及各种方法的性能对比。最后,探讨了目前篡改检测方法的局限性并对未来的发展方向进行了展望。 展开更多
关键词 深度学习 图像篡改检测 计算机视觉 卷积神经网络 图像处理 图像取证 图像伪造 伪造检测
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面向DCT系数分析的Seam Carving对象移除定位方法
6
作者 蔺聪 马鸿基 +3 位作者 司徒晓晴 甄荣桂 肖洪涛 邓宇乔 《计算机工程与科学》 北大核心 2025年第10期1787-1798,共12页
随着数字图像处理技术的飞速发展,图像篡改手段日益多样化和隐蔽化,其中一种重要篡改方式就是对象移除。Seam Carving可应用于调整图像大小和对象移除。针对通过Seam Carving进行对象移除这一篡改方式,首次将双量化效应引入Seam Carvin... 随着数字图像处理技术的飞速发展,图像篡改手段日益多样化和隐蔽化,其中一种重要篡改方式就是对象移除。Seam Carving可应用于调整图像大小和对象移除。针对通过Seam Carving进行对象移除这一篡改方式,首次将双量化效应引入Seam Carving对象移除,根据Seam Carving对象移除过程中产生的DCT异常块,提出了一种基于DCT系数分析的Seam Carving对象移除定位方法。首先,提取JPEG图像中的量化矩阵和DCT系数直方图。其次,根据直方图估算出主要量化矩阵和原始DCT系数,并使用贝叶斯方法估算出图像篡改区域的后验概率图。最后,对该后验概率图进行去噪和定位,得到移除区域的准确位置。实验结果表明,该方法能够有效地检测和定位Seam Carving对象移除,为该问题的解决提供了一种新的研究思路。 展开更多
关键词 图像取证 篡改检测 对象移除 Seam Carving 双量化效应
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基于多种深度卷积神经网络模型的汉族青少年儿童肘关节X线骨龄推断 被引量:1
7
作者 李丹阳 周慧明 +4 位作者 万雷 刘太昂 李远喆 汪茂文 王亚辉 《法医学杂志》 北大核心 2025年第1期48-58,共11页
目的探讨适用于我国汉族青少年儿童肘关节X线图像的深度学习骨龄自动推断模型,并评估其性能。方法采集我国华东、华南、华中、西北地区6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像943例(男性517例,女性426例),采用3种实验方案(... 目的探讨适用于我国汉族青少年儿童肘关节X线图像的深度学习骨龄自动推断模型,并评估其性能。方法采集我国华东、华南、华中、西北地区6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像943例(男性517例,女性426例),采用3种实验方案(方案一:将预处理后的上述图像直接输入回归模型;方案二:以“肘关节重点骨骼标注”作为标签训练分割网络,将分割后的图像输入回归模型;方案三:以“肘关节全部骨骼标注”作为标签训练分割网络,将分割后的图像输入回归模型)进行肘关节X线骨龄预测。针对分割任务,从U-Net、UNet++和TransUNet中遴选出最优网络模型作为分割网络;针对回归任务,选择VGG16、VGG19、InceptionV2、InceptionV3、ResNet34、ResNet50、ResNet101和DenseNet121模型进行骨龄预测。采用随机抽样的方法抽取80%样本(754例)作为训练集和验证集,用于模型拟合和超参数的调整;20%(189例)作为内部测试集,用于测试训练后模型性能。另采集104例同源6.00~<16.00周岁汉族青少年儿童肘关节正位X线图像作为外部测试集。通过比较模型预测年龄与真实生活年龄之间的平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、_(±0.7岁)的准确率(P_(±0.7岁))、_(±1.0岁)的准确率(P_(±1.0岁)),并绘制雷达图、散点图、热力图评估模型的性能。结果按照方案三的方法进行分割时,UNet++模型在学习率为0.0001时的分割损失为0.0004,准确率为93.8%,模型分割性能优异。在内部测试集中,DenseNet121模型采用该分割方法的模型预测结果最优,MAE、P_(±0.7岁)、P_(±1.0岁)分别为0.83岁、70.03%、84.30%。在外部测试集中,DenseNet121模型采用方案三的结果最优,平均MAE为0.89岁、平均RMSE为1.00岁。结论对青少年儿童肘关节X线图像进行骨龄自动推断时,分割网络推荐使用UNet++模型,DenseNet121模型在采用方案三时的性能最优。使用分割网络,特别是以包括肱骨远端、桡骨近端、尺骨近端全部肘关节作为标注区域的分割网络能提高肘关节X线骨龄推断的准确性。 展开更多
关键词 法医人类学 年龄推断 X线图像 肘关节 深度卷积神经网络 分割网络 青少年 儿童
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基于多尺度融合注意力的多视角文档图像篡改检测与定位
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作者 孟思江 王宏霞 +1 位作者 曾强 周炀 《计算机科学》 北大核心 2025年第4期327-335,共9页
随着各类数字化平台的完善和应用,文档类图像在网络上得到了广泛传播。与此同时,图像处理技术的发展也增大了文档类图像被篡改的风险,保障文档图像的完整性和真实性变得至关重要。为了提高真实场景下文档类图像篡改区域定位的准确度,提... 随着各类数字化平台的完善和应用,文档类图像在网络上得到了广泛传播。与此同时,图像处理技术的发展也增大了文档类图像被篡改的风险,保障文档图像的完整性和真实性变得至关重要。为了提高真实场景下文档类图像篡改区域定位的准确度,提出了一种基于多尺度融合注意力的多视角文档类图像篡改检测与定位方法(Multi-View and Multi-Scale Fusion Attention Network,MM-Net),采用多视角编码器结合RGB图像、噪声信息和字符特征信息,充分地挖掘篡改特征。此外,MM-Net设计多尺度融合注意力模块以实现不同尺度的特征交互,增强文档图像中的关键内容信息,从而提高文档类图像篡改区域定位的精度。在大规模数据集DocTamper上的大量实验结果表明,MM-Net实现了更精确的文档类图像篡改区域定位,在测试数据集、跨域数据集FCD和SCD上的F1值分别达到了0.809,0.807和0.774,并表现出了良好的泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 文档类图像篡改检测 深度学习 多尺度 数字图像取证 多视角
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面向图像修复的桥式注意力取证网络
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作者 张澜 朱新山 +1 位作者 王泽平 薛俊韬 《哈尔滨工业大学学报》 北大核心 2025年第4期62-70,共9页
为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改... 为提升多媒体信息的可靠性,减轻图像伪造事件对于社会造成的负面影响,亟需发展图像修复取证技术,检测并定位图像的篡改区域。本研究提出了一种面向图像修复的桥式注意力取证网络,该网络直接接收篡改后的图像,端到端的输出图像中被篡改的区域,网络采用编码器-解码器架构作为基础框架。首先,编码器选用Swin Transformer和RepVGG两个主干网络以提取多域修复特征。然后,使用桥式注意力模块连接两个主干网络的同级阶段,来增加编码器在局部和全局维度上的建模能力。最后,在编码器和解码器中间搭建了语义对齐融合模块,消除了两个主干网络提取的特征之间的语义不一致,有助于提高网络的取证性能。在不同修复取证数据集上的实验结果表明,所提出的模型与其他主流取证模型相比,能够更准确地对修复区域进行定位。特别是在有挑战性的DeepFillV2数据集和Diffusion数据集上,所提出的BAFNet分别取得了91.37%和82.34%的IoU分数,相比于主流的取证网络MVSS-Net, IoU指标分别提升了8.77%和10.46%。另外,综合多个实验结果,BAFNet在取证性能和模型复杂度之间取得了很好的平衡。 展开更多
关键词 图像修复取证 深度取证网络 操作痕迹 多域修复特征 桥式注意力 语义对齐融合
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基于分割标签与原始图像融合的双通道汉族青少年肩关节X线骨龄评估
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作者 周慧明 李丹阳 +4 位作者 万雷 刘太昂 李远喆 汪茂文 王亚辉 《法医学杂志》 北大核心 2025年第3期208-216,共9页
目的探索适用于中国汉族青少年肩关节X线骨龄评估的深度学习网络模型。方法回顾性收集12.0~<18.0岁中国汉族青少年肩关节X线图像1286例(男性708例,女性578例)。随机抽取约80%的样本(1032例)作为训练集和验证集,用于模型学习、选择和... 目的探索适用于中国汉族青少年肩关节X线骨龄评估的深度学习网络模型。方法回顾性收集12.0~<18.0岁中国汉族青少年肩关节X线图像1286例(男性708例,女性578例)。随机抽取约80%的样本(1032例)作为训练集和验证集,用于模型学习、选择和调优,约20%的样本(254例)作为测试集,用于评估模型泛化能力。分别将肩关节X线原始图像单通道、结合原始图像与分割标签(经人工标注的肩关节区域与原始图像进行逐像素点相乘操作后再经过U-Net++网络分割,仅保留肩关节关键区域信息)双通道输入VGG16、ResNet18、ResNet50、DenseNet1214种网络模型进行骨龄评估。另外,对测试集数据进行人工骨龄评估,并与4种网络模型进行比较分析。使用平均绝对误差(mean absolute error,MAE)、均方根误差(root mean square error,RMSE)、决定系数(R^(2))和皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient,PCC)作为主要评价指标。结果在测试集中,4种模型双通道输入的肩关节X线图像骨龄评估结果在4项评价指标上均优于单通道输入,其中DenseNet121模型的双通道输入方式结果最好,MAE为0.54岁,RMSE为0.82岁,R^(2)为0.76,r为0.88。人工评估方法的MAE为0.82岁,仅次于DenseNet121模型的双通道输入结果。结论基于肩关节X线图像结合原始图像与分割标签双通道输入的DenseNet121网络模型评估结果优于人工评估结果,可有效评估中国汉族青少年骨龄。 展开更多
关键词 法医人类学 年龄推断 X线图像 肩关节 卷积神经网络 分割网络 青少年
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The Detecting System of Image Forgeries with Noise Features and EXIF Information 被引量:5
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作者 SUN Xiaoting LI Yezhou +1 位作者 NIU Shaozhang HUANG Yanli 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2015年第5期1164-1176,共13页
Recently, the digital image blind forensics technology has received an increasing attention in academic community. This paper aims at developing a new identification approach based on the statistical noise and exchang... Recently, the digital image blind forensics technology has received an increasing attention in academic community. This paper aims at developing a new identification approach based on the statistical noise and exchangeable image file format (EXIF) information of image for images authen- tication. In particular, the authors can identify whether the current image has been modified or not by utilizing the relevance between noise and EXIF parameters and comparing the real values with the estimated values of the EXIF parameters. Experimental results validate the proposed method. That is, the detecting system can identify the doctored image effectively. 展开更多
关键词 Blind forensics doctored image EXIF parameters noise features
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Passive detection of copy-paste forgery between JPEG images 被引量:5
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作者 李香花 赵于前 +2 位作者 廖苗 F.Y.Shih Y.Q.Shi 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS 2012年第10期2839-2851,共13页
A blind digital image forensic method for detecting copy-paste forgery between JPEG images was proposed.Two copy-paste tampering scenarios were introduced at first:the tampered image was saved in an uncompressed forma... A blind digital image forensic method for detecting copy-paste forgery between JPEG images was proposed.Two copy-paste tampering scenarios were introduced at first:the tampered image was saved in an uncompressed format or in a JPEG compressed format.Then the proposed detection method was analyzed and simulated for all the cases of the two tampering scenarios.The tampered region is detected by computing the averaged sum of absolute difference(ASAD) images between the examined image and a resaved JPEG compressed image at different quality factors.The experimental results show the advantages of the proposed method:capability of detecting small and/or multiple tampered regions,simple computation,and hence fast speed in processing. 展开更多
关键词 image forensic JPEG compression copy-paste tbrgery passive detection tampered image compressed image
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Detection of Image Compositing Based on a Statistical Model for Natural Images 被引量:1
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作者 SUN Shao-Jie WU Qiong LI Guo-Hui 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第12期1564-1567,共4页
关键词 图像处理技术 图像合成 数字干扰 软件
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基于DeepLabV3+模型的钝性颅脑损伤CT图像智能识别与分割
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作者 秦豪杰 刘媛媛 +7 位作者 付恩浩 刘雅雯 田志岭 董贺文 刘太昂 邹冬华 程亦斌 刘宁国 《法医学杂志》 CSCD 北大核心 2024年第5期419-429,共11页
目的基于钝性颅脑损伤CT图像训练卷积神经网络DeepLabV3+模型,实现对常见颅脑损伤的智能化识别与分割(下文简称“分割”),探索深度学习技术在法医学钝性颅脑损伤自动化诊断中的应用价值。方法收集活体5486张钝性颅脑损伤CT图像作为训练... 目的基于钝性颅脑损伤CT图像训练卷积神经网络DeepLabV3+模型,实现对常见颅脑损伤的智能化识别与分割(下文简称“分割”),探索深度学习技术在法医学钝性颅脑损伤自动化诊断中的应用价值。方法收集活体5486张钝性颅脑损伤CT图像作为训练集、验证集和测试集进行模型训练与性能评估,另取活体255张钝性颅脑损伤与156张正常颅脑CT图像作为盲测集,评估模型分割5类颅脑损伤(头皮血肿、颅骨骨折、硬脑膜外血肿、硬脑膜下血肿和脑挫伤)的能力。再收集尸体340张钝性颅脑损伤和120张正常颅脑CT图像作为新的盲测集,探索用活体颅脑损伤CT图像训练的模型在尸体颅脑损伤分割中的应用价值。对除盲测集以外的所有钝性颅脑损伤CT图像中的5类颅脑损伤进行人工标记,再将各数据集输入模型,对模型进行训练后,根据训练集、验证集的损失函数与准确率评估并优化模型性能,根据测试集的Dice值评估模型泛化能力;根据盲测集的准确率、精确率和F1值评价模型对5类颅脑损伤的分割性能。结果经过对模型的训练和优化,最终的最优模型对头皮血肿、颅骨骨折、硬脑膜外血肿、硬脑膜下血肿和脑挫伤分割的平均Dice值分别是0.7664、0.8123、0.9387、0.7827和0.8581,均大于0.75,达到了预期要求。盲测集的外部验证结果显示,5类颅脑损伤分割的F1值在活体颅脑损伤CT图像中分别是93.02%、89.80%、87.80%、92.93%和86.57%,在尸体颅脑损伤CT图像中分别是83.92%、44.90%、76.47%、64.29%和48.89%,说明该模型在活体CT图像上能准确分割5类颅脑损伤,而在尸体CT图像上的分割能力相对较差,但仍然能够准确分割头皮血肿、硬脑膜外血肿和硬脑膜下血肿。结论基于CT图像训练的深度学习模型可用于颅脑损伤的分割,但直接将活体颅脑损伤模型用于尸体颅脑损伤的分割有局限性。本研究为钝性颅脑损伤虚拟解剖数据的智能分割提供了新途径。 展开更多
关键词 法医学 人工智能 DeepLabV3+模型 钝性颅脑损伤 深度学习 计算机体层成像 图像分割
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Demirjian法结合机器学习算法推断北方汉族儿童及青少年牙龄 被引量:1
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作者 郭瑜鑫 卜雯卿 +4 位作者 唐羽 吴迪 杨徽 孟昊天 郭昱成 《法医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期135-142,共8页
目的探讨Demirjian法结合机器学习算法在北方汉族儿童及青少年牙龄推断中的应用价值。方法收集10256例我国北方汉族5~24岁人群的口腔全景片,运用Demirjian法对左下颌8颗恒牙的发育进行分期,并结合支持向量回归、梯度提升回归、线性回归... 目的探讨Demirjian法结合机器学习算法在北方汉族儿童及青少年牙龄推断中的应用价值。方法收集10256例我国北方汉族5~24岁人群的口腔全景片,运用Demirjian法对左下颌8颗恒牙的发育进行分期,并结合支持向量回归、梯度提升回归、线性回归、随机森林回归和决策树回归等多种机器学习算法,分别基于总样本、女性样本和男性样本构建年龄推断模型,并评价不同机器学习算法在3组样本中的拟合性能。结果对于总样本和女性样本,推断准确率最高的模型均为支持向量回归模型;对于男性样本,推断准确率最高的模型为梯度提升回归模型。最佳年龄推断模型在总样本、女性样本和男性样本的平均绝对误差分别为1.2463、1.2818和1.1538岁。最佳年龄推断模型对各年龄区间的推断准确率不同,对于18岁以下人群的年龄推断相对准确。结论本研究构建的年龄推断机器学习模型在我国北方汉族儿童及青少年中具有较好的准确率,但在成年人群中的推断效果不理想,可以考虑联合其他变量以提高年龄推断的准确性。 展开更多
关键词 法医人类学 法医齿科学 年龄推断 机器学习 DEMIRJIAN法 口腔全景片 儿童 青少年
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用于篡改图像检测和定位的双通道渐进式特征过滤网络 被引量:2
16
作者 付顺旺 陈茜 +2 位作者 李智 王国美 卢妤 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期1303-1309,共7页
针对现有基于深度学习的篡改图像检测网络通常存在检测精度不高、算法可迁移性弱等问题,提出一种双通道渐进式特征过滤网络。利用两个通道并行提取图像的双域特征,一个通道提取图像空间域的浅层和深层特征,另一个通道提取图像噪声域的... 针对现有基于深度学习的篡改图像检测网络通常存在检测精度不高、算法可迁移性弱等问题,提出一种双通道渐进式特征过滤网络。利用两个通道并行提取图像的双域特征,一个通道提取图像空间域的浅层和深层特征,另一个通道提取图像噪声域的特征分布;同时,使用渐进式细微特征筛选机制过滤冗余特征,逐步定位篡改区域;为了更准确地提取篡改掩码,提出一个双输入细微特征提取模块,结合空间域和噪声域的细微特征,生成更准确的篡改掩码;在解码过程中,通过融合不同尺度的过滤特征和网络的上下文信息,提高网络对篡改区域的定位能力。实验结果表明,在检测和定位方面,与现有先进的篡改检测网络ObjectFormer、MVSS-Net(Multi-View multi-Scale Supervision Network)和PSCC-Net(Progressive Spatio-Channel Correlation Network)相比,所提网络的F1分数在CASIA V2.0数据集上分别提高10.4、5.9和12.9个百分点;面对高斯低通滤波、高斯噪声和JPEG压缩攻击时,相较于ManTra-Net(Manipulation Tracing Network)、SPAN(Spatial Pyramid Attention Network),所提网络的曲线下面积(AUC)分别至少提高了10.0、5.4个百分点。验证了所提网络可以有效解决篡改检测算法存在的检测精度不高、迁移性差等问题。 展开更多
关键词 篡改图像检测 多尺度融合 全局相关性 被动取证 残差网络
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元素成像技术在核法证中的应用研究进展 被引量:1
17
作者 黄声慧 王同兴 +1 位作者 李力力 赵永刚 《中国无机分析化学》 CAS 北大核心 2024年第6期732-738,共7页
核法证学是打击非法贩卖核材料和放射性物质的重要工具,可用于对截获的材料进行分析溯源。过去的研究主要集中于元素和同位素特征的总体分析表征。近年来,随着微分析技术的发展,微米尺度和纳米尺度元素和同位素空间分布特征、微观形态... 核法证学是打击非法贩卖核材料和放射性物质的重要工具,可用于对截获的材料进行分析溯源。过去的研究主要集中于元素和同位素特征的总体分析表征。近年来,随着微分析技术的发展,微米尺度和纳米尺度元素和同位素空间分布特征、微观形态学特征研究正成为核法证学研究的热点。基于近年来国内外核法证学的研究成果,详细介绍了元素成像技术在核法证学材料分析领域元素和同位素成像、微观形态学方面的应用研究进展。最后对元素成像技术在核法证学研究中的发展前景作了展望。 展开更多
关键词 元素成像 核法证 元素空间分布 微观形态
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基于直方图间隙特征的伽马校正参数估计 被引量:3
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作者 王闻娟 姚恒 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期290-301,共12页
本文分析了经过伽马校正图像的直方图间隙分布特征和在此基础上进行伽马逆变换后直方图的零值特征,并应用逆变换后直方图的零值特征对篡改图像进行精确参数估计。具体来说,首先根据原始图像直方图零间隙的特征判断图像是否经过伽马校正... 本文分析了经过伽马校正图像的直方图间隙分布特征和在此基础上进行伽马逆变换后直方图的零值特征,并应用逆变换后直方图的零值特征对篡改图像进行精确参数估计。具体来说,首先根据原始图像直方图零间隙的特征判断图像是否经过伽马校正,然后比较直方图两端零值的数量大小来判断参数所在区间,最后通过逆变换后直方图零值特征对待估计参数进行精确估计。实验结果表明,所提出的方法不仅在参数估计准确率方面优于现有方法,且在变换前为不同质量因子的JPEG图像上同样具有较好鲁棒性。 展开更多
关键词 图像取证 参数估计 伽马校正 直方图分析
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基于第三磨牙根管可见度判断华东地区个体是否年满18周岁 被引量:1
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作者 霍德民 马开军 +6 位作者 徐敬兰 宋旭 毛晓燕 刘夏 赵开放 张剑 杜猛 《法医学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期149-153,共5页
目的研究华东地区个体下颌第三磨牙根管可见度的增龄性变化,探讨应用其判断个体是否年满18周岁的可行性。方法共收集1280例华东地区15~30周岁人群的口腔全景片,应用OLZE等提出的方法(0~34个阶段)评估所有口腔全景片中下颌第三磨牙根管... 目的研究华东地区个体下颌第三磨牙根管可见度的增龄性变化,探讨应用其判断个体是否年满18周岁的可行性。方法共收集1280例华东地区15~30周岁人群的口腔全景片,应用OLZE等提出的方法(0~34个阶段)评估所有口腔全景片中下颌第三磨牙根管可见度,对各阶段的样本年龄分布进行描述性统计分析。结果男性首次出现阶段0、1、2、3的年龄分别为16.88、19.18、21.91、25.44岁,女性分别为17.47、20.91、22.01、26.01岁。所有样本中,阶段1~3的个体年龄均超过18周岁。结论基于口腔全景片中下颌第三磨牙根管可见度判断华东地区个体是否年满18周岁的方法具有一定的可行性。 展开更多
关键词 法医人类学 法医齿科学 年龄推断 第三磨牙 牙根管 口腔全景片
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多色彩通道特征融合的GAN合成图像检测方法 被引量:4
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作者 乔通 陈彧星 +2 位作者 谢世闯 姚恒 罗向阳 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期924-936,共13页
当前,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)合成的逼真图像难以识别,严重危害国家网络安全及社会稳定.与此同时,多数基于深度神经网络模型设计的检测器需要大规模训练样本,且存在模型可解释度不高、泛化性能差等问题.为... 当前,生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)合成的逼真图像难以识别,严重危害国家网络安全及社会稳定.与此同时,多数基于深度神经网络模型设计的检测器需要大规模训练样本,且存在模型可解释度不高、泛化性能差等问题.为了克服上述亟待解决的关键性难题,本文提出一种多色彩通道特征融合的GAN合成图像检测方法.首先,探索分析真实自然图像和GAN合成图像在不同色彩空间相邻像素之间的差异,并设计差异度量算法,完成色彩通道选择.其次,利用图像像素间的高度相关性,在八个方向上通过二阶马尔可夫链对相邻像素之间的差分数组进行建模,提取差分像素邻接矩阵特征.最后,利用上述特征,设计一种简单且高效的集成分类器完成GAN合成图像的检测任务.在基于StyleGAN模型合成的伪造人脸数据集中,所提出方法的检测准确率高达100.00%;在小样本训练约束条件下,正负样本对数仅仅为2时,检测准确率高达99.65%;在单类样本训练约束条件下,正样本数仅仅为50时,检测准确率高达92.84%.在基于更先进的StyleGAN2和PGGAN模型合成的伪造场景数据集中,所提出方法的检测准确率达到99.96%以上.以上大量实验表明,本文所提出的方法明显优于比较的GAN合成图像检测方法.本文方法已经开源:https://github.com/cyxcyx559/ccss. 展开更多
关键词 图像取证 色彩通道 特征融合 生成对抗网络 马尔可夫链 集成分类器
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