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5 件在售专利
本发明公开了一种基于卷积视觉Mamba的篡改检测方法,该方法首先使用接缝裁剪算法对数据集进行处理,按照不同的接缝裁剪率对图片宽度进行缩小,得到数据集。其次将处理后的原图,随机裁剪到与对应接缝裁剪率处理后图像相同的大小。然后将数据集输入基于卷积视觉Mamba的网络模型,使用交叉熵计算分类损失,利用反向传播更新网络模型参数。最后将待检测的图像输入到训练后的网络模型,输出图像是否经过接缝裁剪处理的检测结果。本发明更容易捕捉到图像中存在的伪影,能够有效提高在处理低接缝裁剪率图像检测时的检测准确度。
📄 2024106081735 📂 G06V10_764 👤 杭州电子科技大学 📅 2024-05-16
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本发明公开了一种基于双分支特征融合的文档图像篡改检测方法与系统,涉及图像处理技术领域,包括步骤:获取待检测图像;构建篡改检测与定位模型,包括细节增强模块、局部编码器、全局编码器和混合注意力模块;将待检测图像输入篡改检测与定位模型,一个分支通过细节增强模块提取待检测图像的高频信息,并通过局部编码器提取高频信息的局部特征,另一个分支则采用全局编码器提取待检测图像的全局特征。最后,通过混合注意力模块将局部特征和全局特征进行融合,将融合结果通过解码器解码,定位篡改区域。本发明所提出的文档类图像篡改模型,综合了图像域和频率域的特征,提高了模型的检测精度和性能表现。
📄 2025103770209 📂 G06V30_19 👤 浙江工商大学 📅 2025-03-28
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一种基于双流边界感知神经网络的图像篡改区域定位方法,针对单一RGB图像数据线索不够的情况,从RGB图像和频域两种角度挖掘篡改线索。通过频率自适应调制模块可以动态的调节各个频率通道,由于频率数据保持相对的空间位置关系,所以与RGB图像互相补充,使用了基于注意力机制的双流特征融合模块。充分挖掘了边界预测和区域预测的关联,联合优化区域预测和边界预测两个分支。使图像篡改区域定位方法在相关的篡改区域定位数据集中达到了优良的性能。
📄 2021100851371 📂 G06T7_00 👤 山东省人工智能研究院 📅 2021-01-21
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本发明属于图像检测技术领域,提供了一种基于多尺度交互和跨特征对比学习的图像篡改检测方法,能够在图像伪造数据集以及不和谐化数据集进行定位。包括以下步骤:构建输入图像,将待定位图像输入到骨干网络中提取特征;多尺度特征交互得到多阶段特征;不和谐区域的像素设为正例,将背景像素设为负例,同时将采样到每个特征大小进行正负的特征向量的选择,根据正样本的数量对负样本进行随机采样,将采样得到的特征向量进行对比学习损失约束,同时将多阶段的特征进行正负样本的混合进行对比学习损失约束;将相邻特征两两融合,通过特征的收缩注意来完成特征的融合;多损失函数联合训练。
📄 2022114215446 📂 G06V20_00 👤 山东省人工智能研究院,山东中联视听信息科技股份有限公司,青岛海尔智能技术研发有限公司,泰华智慧产业集团股份有限公司 📅 2022-11-15
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本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于特征相似性和多尺度边缘注意力的图像篡改检测方法,包括以下步骤:处理待输入图像,获取待检测图像的多源信息,将多源信息输入骨干网络提取特征;多尺度边缘注意力网络;特征相似性学习;多级特征融合编码;多损失函数联合监督。本发明利用多尺度边缘特征辅助篡改区域的定位,通过特征相似性探索不同篡改类型的一般特征,并通过对不同尺度上的特征进行有效的融合,充分挖掘篡改区域和真实区域的差异。
📄 2024105646199 📂 G06V10_74 👤 齐鲁工业大学(山东省科学院),山东省人工智能研究院,天津理工大学,山东中联视听信息科技股份有限公司 📅 2024-05-09
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发明 已授权

一种基于卷积视觉Mamba的篡改检测方法

2024106081735 · 杭州电子科技大学
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发明 已授权
发明 已授权

基于双流边界感知神经网络的图像篡改区域定位方法

2021100851371 · 山东省人工智能研究院
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发明 已授权

基于多尺度交互和跨特征对比学习的图像篡改检测方法

2022114215446 · 山东省人工智能研究院,山东中联视听信息科技股份有限公司,青岛海尔智能技术研发有限公司,泰华智慧产业集团股份有限公司
¥0.0
发明 已授权

基于特征相似性和多尺度边缘注意力的图像篡改检测方法

2024105646199 · 齐鲁工业大学(山东省科学院),山东省人工智能研究院,天津理工大学,山东中联视听信息科技股份有限公司
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