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[計信講壇]第86講 基于邊緣檢測與Faster R-CNN的圖像篡改檢測

作者: admin   時間:2019-11-26 09:29:23   點擊:790次

[計信講壇]86講基于邊緣檢測與Faster R-CNN的圖像篡改檢測

報告名稱

基于邊緣檢測與Faster R-CNN的圖像篡改檢測

時 間

20191128下午230

地 點

信息科學樓一樓學術報告廳

主 講 人

孫水發

主辦單位

計算機與信息學院

備注

報告人簡介:

孫水發,博士,教授,碩士生導師,主要從事多媒體信號信息處理,智能信息處理及其應用研究。發表學術論文100余篇,出版著作3部,授權發明專利5項,近年來主持國家自然科學基金項目2項,參與國家自然科學基金項目3項,獲省部級獎勵2項。

報告內容:

圖像編輯處理在當今社會越來越流行,在各種社交網絡中,如微博、朋友圈等充滿了各式各樣的已編輯圖像,其中不乏一些對圖像事實的惡意扭曲和篡改,使大眾無法知道真相,甚至造成惡劣影響。因此,對篡改圖像的準確檢測就顯得尤為重要。傳統的圖像篡改檢測算法僅僅關注圖像的某一特征,如圖像壓縮特征,圖像局部噪聲特征等,適用范圍有限,檢測準確率不高。我們使用基于殘差神經網絡ResNet101Faster RCNN網絡模型,將邊緣檢測與輸入圖像進行卷積,得到邊緣特征圖像,與原始輸入圖像并行輸入Faster RCNN網絡,進行端到端的訓練,在雙線性池化層融合特征,檢測及定位篡改圖像。本文提出的結合邊緣檢測的Faster RCNN篡改檢測模型在復制-粘貼篡改檢測和圖像拼接檢測均表現良好。

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