基于特征融合與局部異常的圖像篡改檢測(cè)

摘要： 數(shù)字圖像處理技術(shù)的不斷發(fā)展使得圖像篡改檢測(cè)任務(wù)越來(lái)越具有挑戰(zhàn)性。圖像篡改檢測(cè)方法往往需對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行無(wú)差異檢測(cè),極大程度地增加了模型學(xué)習(xí)的復(fù)雜度;此外不同的圖像大小和采樣、卷積、池化等操作也會(huì)丟失部分圖像的空間信息和篡改特征。為盡量減少特征信息丟失,文中所提的模型通過對(duì)上采樣和下采樣的對(duì)應(yīng)特征進(jìn)行融合以及將噪聲流和約束卷積流與模型的卷積特征進(jìn)行融合,保存圖像的低級(jí)語(yǔ)義信息;其次... （共9頁(yè)）