一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置

    公开(公告)号:CN116721321A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310625066.9

    申请日:2023-05-30

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多尺度特征融合的源相机识别方法和装置,包括以下步骤:基于多尺度特征融合构建溯源模型,包括多尺度特征提取模块和特征融合模块以及分类器;利用训练图像集对溯源模型进行监督学习,提取监督学习后的多尺度特征提取模块和特征融合模块组成特征提取器;利用特征提取器提取测试图像集中每个测试图像的高维向量,并以高维向量为测试图像对应源相机类别的指纹索引,构建相机指纹库;利用特征提取器提取待测图像的高维向量,基于高维向量与相机指纹库中的指纹索引进行匹配检索,基于匹配检索的指纹索引得到待测图像的源相机类别。该方法和装置能够在保证溯源精度的情况下实现高效源相机识别。

    一种基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法和装置

    公开(公告)号:CN118520139A

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202410474880.X

    申请日:2024-04-19

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多特征融合的视频社交媒体平台溯源方法和装置,包括以下步骤:对视频进行拆帧得到视频图像帧经过预处理得到残差图,利用LRCN模型对残差图提取时空特征;基于搜索算法将视频文件转换为基于结构路径的结构特征;综合时空特征和结构特征进行视频社交媒体平台的溯源判断,这样通过综合使用视频帧画面压缩特征和视频容器结构特征,来大大提升溯源准确率。

    一种基于多项式评估的伪造图像检测方法和装置

    公开(公告)号:CN116740823A

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202310697234.5

    申请日:2023-06-13

    申请人: 浙江大学

    摘要: 本发明公开了一种基于多项式评估的伪造图像检测方法和装置,包括选择分别以图像域特征线索、频域特征线索、时序特征线索、局部特征线索以及生物特征线索为判定依据的多类伪造图像检测模型,并分别进行训练和测试以确定每个模型的等错误率和真伪分类准确率,并将等错误率作为阈值;利用每类伪造图像检测模型对待检测伪造图像进行检测以得到每类检测概率;针对每类检测概率,依据对应阈值对检测概率进行校准后,以真伪分类准确率作为权重,对所有模型的校准后检测概率进行多项式融合,融合结果作为最终伪造图像检测结果。该方法和装置从多角度对伪造图像进行检测并进行校准,以提升伪造图像检测的准确率。