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基于DeepLab v3+的多任务图像拼接篡改检测算法
被引量：
5
1
作者
朱昊昱
孙俊
陈祺东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期253-259,共7页
在图像拼接篡改检测任务中,受篡改区域尺度多样性及模糊操作的影响,传统分类算法难以提取图像篡改特征。提出一种基于DeepLab v3+的图像拼接篡改检测算法,使用浅层图像特征预测图像的篡改区域边界,提高模型对篡改边界的敏感性。在此基础...
在图像拼接篡改检测任务中,受篡改区域尺度多样性及模糊操作的影响,传统分类算法难以提取图像篡改特征。提出一种基于DeepLab v3+的图像拼接篡改检测算法,使用浅层图像特征预测图像的篡改区域边界,提高模型对篡改边界的敏感性。在此基础上,通过多尺度融合特征对图像篡改区域进行分割,并在原空洞空间金字塔模块中融合空间和通道注意力机制,从而提高模型对多尺度篡改区域的适应性。实验结果表明,所提算法能有效检测图像的篡改区域,在CASIA v1.0和Columbia数据集中的分割精度分别为0.7546和0.7278,优于DCT、BAPPY、MFCN等算法。
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关键词
图像拼接篡改检测
deep
lab
v3
+网络
多任务检测
注意力机制
空洞卷积
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职称材料
题名
基于DeepLab v3+的多任务图像拼接篡改检测算法
被引量：
5
1
作者
朱昊昱
孙俊
陈祺东
机构
江南大学人工智能与计算机学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第1期253-259,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFC1603303)。
文摘
在图像拼接篡改检测任务中,受篡改区域尺度多样性及模糊操作的影响,传统分类算法难以提取图像篡改特征。提出一种基于DeepLab v3+的图像拼接篡改检测算法,使用浅层图像特征预测图像的篡改区域边界,提高模型对篡改边界的敏感性。在此基础上,通过多尺度融合特征对图像篡改区域进行分割,并在原空洞空间金字塔模块中融合空间和通道注意力机制,从而提高模型对多尺度篡改区域的适应性。实验结果表明,所提算法能有效检测图像的篡改区域,在CASIA v1.0和Columbia数据集中的分割精度分别为0.7546和0.7278,优于DCT、BAPPY、MFCN等算法。
关键词
图像拼接篡改检测
deep
lab
v3
+网络
多任务检测
注意力机制
空洞卷积
Keywords
image spliced forgery detection
deep
lab
v3
+
network
multi-task detection
attention mechanism
arous convolution
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于DeepLab v3+的多任务图像拼接篡改检测算法
朱昊昱
孙俊
陈祺东
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2022
5
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