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公开(公告)号：CN110210498A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910472188.2
申请日：2019-05-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于残差学习卷积融合网络的数字图像设备取证系统。主要包括：数字图像输入单元、数字图像预处理单元、图像特征提取和分类单元、数字图像设备辨别结果输出单元；数字图像预处理单元对数字图像输入单元传输过来的数字图像进行残差学习滤波处理，图像特征提取和分类单元使用权值卷积和传统卷积融合网络对预处理后的数字图像进行底层特征和高层语义特征提取，数字图像设备辨别结果输出单元根据数字图像的高层语义特征得到设备相关特征，根据设备相关特征输出数字图像的设备取证结果。本发明实施例能够在小分辨率数字图像情况下有效地对数字图像进行设备取证，有效提升数字图像的设备辨别性能。
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公开(公告)号：CN110210498B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201910472188.2
申请日：2019-05-31
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于残差学习卷积融合网络的数字图像设备取证系统。主要包括：数字图像输入单元、数字图像预处理单元、图像特征提取和分类单元、数字图像设备辨别结果输出单元；数字图像预处理单元对数字图像输入单元传输过来的数字图像进行残差学习滤波处理，图像特征提取和分类单元使用权值卷积和传统卷积融合网络对预处理后的数字图像进行底层特征和高层语义特征提取，数字图像设备辨别结果输出单元根据数字图像的高层语义特征得到设备相关特征，根据设备相关特征输出数字图像的设备取证结果。本发明实施例能够在小分辨率数字图像情况下有效地对数字图像进行设备取证，有效提升数字图像的设备辨别性能。
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