面向审计的图像篡改检测方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116935200A

    公开(公告)日:2023-10-24

    申请号:CN202311205808.9

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 本发明公开了一种面向审计的图像篡改检测方法、系统、设备及存储介质包括对大量的财务审计图像进行快速筛查,寻找可疑的财务审计图像;首先将所有的财务审计图像进行数据预处理,得到尺寸一致的RGB图像,采用局部二值算法来获取图像的纹理特征,描述像素点周围的纹理信息;使用Canny算子对经局部二值算法处理后的特征矩阵进行特征提取,得到每个位置像素的边缘强度,最后采用分类模型进行票据筛选分类;完成对可疑的财务审计图像的再分辨和篡改区域的精准定位,采用篡改区域检测模型进行篡改图像检测,篡改区域检测模型采用双分支结构,利用注意力模块进行分支融合,注意力模块的输出结果在经过激活函数后,获取最终的篡改区域掩模。

    面向审计的图像篡改检测方法、系统、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116935200B

    公开(公告)日:2023-12-19

    申请号:CN202311205808.9

    申请日:2023-09-19

    Abstract: 的输出结果在经过激活函数后,获取最终的篡改本发明公开了一种面向审计的图像篡改检 区域掩模。测方法、系统、设备及存储介质包括对大量的财务审计图像进行快速筛查,寻找可疑的财务审计图像;首先将所有的财务审计图像进行数据预处理,得到尺寸一致的RGB图像,采用局部二值算法来获取图像的纹理特征,描述像素点周围的纹理信息;使用Canny算子对经局部二值算法处理后的特征矩阵进行特征提取,得到每个位置像素的边缘强度,最后采用分类模型进行票据筛选分类;完成对可疑的财务审计图像的再分辨和篡改(56)对比文件Isaac M M 等.Image forgery detectionusing region–based Rotation invariant Co-occurrences among adjacent LBPs《.Journalof Intelligent & Fuzzy Systems》.2018,第34卷(第3期),1679-1690.Ding, F 等.A novel method fordetecting image sharpening based on localbinary pattern《.Digital-Forensics andWatermarking: 12th InternationalWorkshop, IWDW 2013》.2014,180-191.Abraham D L 等. Digital image forgerydetection approaches: A review andanalysis《.Proceedings of the 2ndInternational Conference on IoT, Social,Mobile, Analytics & Cloud inComputational Vision & Bio-Engineering(ISMAC-CVB 2020)》.2020,326-340.朱昊昱.基于注意力机制的数字图像篡改检测技术研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库信息科技辑》.2022,(第2022(01)期),I138-2663.

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