一种基于双流卷积神经网络的图像篡改检测方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110266702.4
IPC分类号：G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F17/14
申请日期：
2021-03-11
申请人：
重庆邮电大学

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法律信息

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著录项信息

专利名称	一种基于双流卷积神经网络的图像篡改检测方法
申请号	CN202110266702.4	申请日期	2021-03-11
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-07-16	公开/公告号	CN113129261A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;7;/;1;4查看分类表>
申请人	重庆邮电大学	申请人地址	重庆市南岸区南山街道崇文路2号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	重庆邮电大学	当前权利人	重庆邮电大学
发明人	毕秀丽;刘延彬;肖斌
代理机构	重庆市恒信知识产权代理有限公司	代理人	李金蓉

摘要

本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的图像篡改检测方法，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)搜集并整理公开的篡改图像样本；2)对篡改图像样本进行标注获得这些篡改图像样本的标签以完成图像篡改数据集的构建；3)利用搜集到的图像篡改数据集对双流的卷积神经网络进行训练；4)利用训练得到的模型对其他的篡改图像进行测试，得到最终效果。本方法利用双流的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。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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