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一种基于多尺度生成对抗网络的篡改图像检测方法

白万荣 朱小琴 张蕾 刘吉祥 赵博 杨凡 田秀霞 刘正 李华强

一种基于多尺度生成对抗网络的篡改图像检测方法

白万荣 1朱小琴 2张蕾 3刘吉祥 赵博 杨凡 田秀霞 刘正 李华强
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作者信息

  • 1. 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
  • 2. 国网甘肃省电力公司
  • 3. 上海电力大学
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摘要

本发明涉及一种基于多尺度生成对抗网络的篡改图像检测方法,包括:从标准的图像数据集中合成基本的复制粘贴图像,并得到对应的xml文件,以构建初步篡改图像数据集;构建基于多尺度生成对抗式网络的模型,并设置模型相关参数;优化多尺度生成对抗网络的生成器,以学习图像中篡改区域的边缘特征;交替训练生成器和判别器,输出不同尺度下的篡改图像,构建多层次篡改图像数据集;利用多层次篡改图像数据集训练卷积神经网络;将待检测的篡改图像输入训练好的卷积神经网络,得到对应的检测结果。与现有技术相比,本发明能够生成多尺度、多层次的篡改图像数据集,以提高篡改图像的数量及质量,从而保证后续卷积神经网络的可靠训练、提高检测性能。

申请号

CN202010883513.7

公开号

CN112102261B

专利类型

发明专利

申请日

2020-08-28

公开日

2025-02-28

IPC分类

G06V10/82(2022.01)

申请人

国网甘肃省电力公司电力科学研究院;国网甘肃省电力公司;上海电力大学

发明人

白万荣/朱小琴/张蕾/刘吉祥/赵博/杨凡/田秀霞/刘正/李华强

主申请人地址

730070 甘肃省兰州市安宁区万新北路249号

国别省市代码

中国(CN)
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