公开(公告)号：CN114677332B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202210214781.9

申请日：2022-03-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 毕秀丽 ,  吴让磊 ,  肖斌 ,  刘波

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明请求保护一种基于JPEG指纹的深度特征融合图像篡改检测方法，涉及数字图像处理、计算机视觉、深度学习等技术领域。具体步骤为：1)搜集并整理公开的未压缩的图像样本；2)对图像样本进行两种方式篡改并标注获得篡改图像样本以及标签以完成图像篡改数据集的构建；3)利用制作的图像篡改数据集对深度特征融合网络进行训练；4)利用训练得到的模型对两种篡改图像进行测试，得到最终效果。本方法利用特征融合卷积神经网络训练得到的模型可以对现实中的篡改图像进行检测，具有实际意义，并且取得较好的检测精度。

公开(公告)号：CN114677332A

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202210214781.9

申请日：2022-03-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 毕秀丽 ,  吴让磊 ,  肖斌 ,  刘波

IPC: G06T7/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明请求保护一种基于JPEG指纹的深度特征融合图像篡改检测方法，涉及数字图像处理、计算机视觉、深度学习等技术领域。具体步骤为：1)搜集并整理公开的未压缩的图像样本；2)对图像样本进行两种方式篡改并标注获得篡改图像样本以及标签以完成图像篡改数据集的构建；3)利用制作的图像篡改数据集对深度特征融合网络进行训练；4)利用训练得到的模型对两种篡改图像进行测试，得到最终效果。本方法利用特征融合卷积神经网络训练得到的模型可以对现实中的篡改图像进行检测，具有实际意义，并且取得较好的检测精度。