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发明

一种多任务边缘增强的图像伪造检测方法及装置2024

2024-03-11 07:12:17 发布于四川 35
  • 申请专利号：CN202311586847.8
  • 公开（公告）日：2024-03-05
  • 公开（公告）号：CN117649581A
  • 申请人：杭州电子科技大学
摘要：本发明公开了一种多任务边缘增强的图像伪造检测方法及装置，通过构建神经网络模型并利用数据集训练后输出训练后的神经网络模型以用于将输入的篡改图像进行处理并输出对应篡改区域；其中，神经网络模型的训练包括以下步骤：步骤S1：构建篡改图像数据集，并划分训练集和测试集；步骤S2：将训练集中的篡改图像输入神经网络模型并输出对应篡改区域，使用混合损失函数约束网络收敛使其输出与实际篡改区域掩码一致。本发明的技术方案，利用篡改边缘伪影作为上下文信息辅助网络解码，有效地提高了模型对图片篡改区域定位的完整性；基于已有的公共数据集进行训练和测试，测试结果明显优于现有算法。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117649581 A (43)申请公布日 2024.03.05 (21)申请号 202311586847.8 G06N 3/045 (2023.01) (22)申请日 2023.11.24 (71)申请人 杭州电子科技大学 地址 310018 浙江省杭州市下沙高教园区 二号路 (72)发明人 郝希宇　邵李焕　郑晓隆　 (74)专利代理机构 杭州昱呈专利代理事务所 (普通合伙) 33303 专利代理师 祁姝琪 (51)Int.Cl. G06V 10/80 (2022.01) G06V 10/25 (2022.01) G06V 10/44 (2022.01) G06V 10/54 (2022.01) G06N 3/0464 (2023.01) 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 (54)发明名称 一种多任务边缘增强的图像伪造检测方法 及装置 (57)摘要 本发明公开了一种多任务边缘增强的图像 伪造检测方法及装置，通过构建神经网络模型并 利用数据集训练后输出训练后的神经网络模型 以用于将输入的篡改图像进行处理并输出对应 篡改区域；其中，神经网络模型的训练包括以下 步骤：步骤S1：构建篡改图像数据集，并划分训练 集和测试集；步骤S2：将训练集中的篡改图像输 入神经网络模型并输出对应篡改区域，使用混合 损失函数约束网络收敛使

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