CN114359144B 图像检测方法和图像检测模型的获得方法 （阿里巴巴（中国）有限公司）

A,2021.03.09A,2021.09.28A,2021.01.08A,2021.11.26测模型采用加入了传输环境噪声的训练样本训2将所述待检测图像输入图像检测模型，输出所述待检测图像中的真实在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加设定为前t-1个训练样本的交叉熵损失函数的梯度向量的方向的平将所述加工后样本作为训练样本，提供给待训练的图像检测模型在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加设定为前t-1个训练样本的交叉熵损失函数的梯度向量的方向的平将所述加工后样本作为训练样本，提供给待训练的图像检测模型3.根据权利要求2所述图像检测模型的获得方法，在所述初始样本中加入预设传输环将作为所述初始样本的图像提供给预设传输环境，经过所述预设传输环境的传输后，构造模拟预设传输环境的传输环境模拟模型，向作为环境噪声τ,将经过上述处理后的图像作为所述加入传输环境噪声的加工后将提供给预设的传输环境的所述原图像作为样本，提供给待训练的传输环境模拟模依据所述调整衡量指标，调整所述待训练的传输环境模拟模型，3在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加设定为前t-1个训练样本的交叉熵损失函数的梯度向量的方向的平将所述加工后样本作为训练样本，提供给待训练的图像检测模型存储器，用于存储图像检测方法的程序，该设备通电并通过所述将所述待检测图像输入图像检测模型，输出所述待检测图像中的真实在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加设定为前t-1个训练样本的交叉熵损失函数的梯度向量的方向的平将所述加工后样本作为训练样本，提供给待训练的图像检测模型4将所述待检测图像输入图像检测模型，输出所述待检测图像中的真实在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加设定为前t-1个训练样本的交叉熵损失函数的梯度向量的方向的平将所述加工后样本作为训练样本，提供给待训练的图像检测模型加工后样本获得单元，用于在所述初始样本中加入预设传像x，所述对抗噪声的方向设定为前t-1个训练样本的交叉熵损失函数的梯度向量的方向存储器，用于存储图像检测模型的获得方法的程序，该设备通在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加设定为前t-1个训练样本的交叉熵损失函数的梯度向量的方向的平将所述加工后样本作为训练样本，提供给待训练的图像检测模型5在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加设定为前t-1个训练样本的交叉熵损失函数的梯度向量的方向的平将所述加工后样本作为训练样本，提供给待训练的图像检测模型6[0004]然而，由于以下两个原因，很少有人对在线社交网络上的图像伪造检测进行研[0006]本申请提供一种图像检测方法和一种图像检测装置，以解决针对经过传输环境[0009]将所述待检测图像输入图像检测模型，输出所述待检测图像中的真实区域和伪[0014]在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加入传输环境噪声7[0018]将作为所述初始样本的图像提供给预设传输环境，经过所述预设传输环境的传[0019]构造模拟预设传输环境的传输环境模拟模型，向作为初始样本的图像中加入模[0022]将提供给预设的传输环境的所述原图像作为样本，提供给待训练的传输环境模经网络模型中嵌入可微分的JPEG压缩卷积层H.测噪声τo；[0038]将所述待检测图像输入图像检测模型，输出所述待检测图像中的真实区域和伪8[0039]本申请还提供一种存储设备，存储有图像检测方法的程序，该程序被处理器运[0041]将所述待检测图像输入图像检测模型，输出所述待检测图像中的真实区域和伪[0044]加工后样本获得单元，用于在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪[0050]在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加入传输环境噪声[0054]在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加入传输环境噪声9[0064]在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的[0065]为了使本领域的技术人员更好的理解本申请方案，首先对本申请的具体应用场[0066]本申请第一实施例提供的图像检测方法可以应用于客户端与服务端交互的场社交网络的应用软件对图像的传输过程中会引入传输环境噪声。待检测图像在经过传输辑后得到一个包含伪造区域的图像，包含伪造区域的图像经过在线社交网络的应用软件[0073]当图像检测模型在进行训练时，采用的是加入了在特定的传输环境下的传输环[0075]本申请第一实施例提供的图像检测方法，由于图像检测模型在训练时在训练样[0079]所述预设传输环境可以是某个在线社交网络的应用软件，也可以是打印图像时[0080]所述在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加入传输环境[0081]将作为所述初始样本的图像提供给预设传输环境，经过所述预设传输环境的传[0082]构造模拟预设传输环境的传输环境模拟模型，向作为初始样本的图像中加入模[0083]在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加入传输环境噪声的加工后样本时，可以将作为初始样本的图像提供给预设传输环境，经过传输环境传输环境的传输环境模拟模型模拟出传输环境噪声，并将模拟出的传输环境噪声加入初始样[0084]步骤S303中，在将所述加工后样本作为训练样本，提供给待训练的图像检测模[0086]当采用模拟预设传输环境的传输环境模拟模型生成加入传输环境噪声的加工后[0088]将原图像提供给预设的传输环境，获得经过预设的传输环境传输的实际传输后[0089]使用所述经过传输环境传输的图像作为样本，提供给待训练的传输环境模拟模[0094]如图2中的2-1为一种获得传输环境模拟模型的示意图。从数据库D1中获得原图[0100]所述调整衡量指标指用于衡量模拟获得的传输环境噪声和真实传输噪声之间的测噪声τo；[0110]L,(x,y)=Ilx-yll2.[0111]由于传输环境噪声的不可见性及微小性，为了确保传输环境模拟模型能够精确[0113]由于在线社交网络的流程中通常采用JPEG压缩，为了确保回归预测的噪声也具步预测噪声τo：[0116]T,=H(x+gx))-x[0118]从图像检测模型角度出发，噪声可被分解为影响检测效果与不影响检测效果的像检测模型初步输出的伪造区域取值y^，初步预测噪声τo，影响[0123]以上所定义的对抗噪声从图像检测模型本身出发，可以极大地提升模型的鲁棒[0127]虽然上式可用于描述输入样本的平均梯度，其仅仅能反映已知样本(即训练数[0128]~N(u,o')实现了令人满意的对抗在线社交网络传输的鲁棒性和准[0141]与本申请第一实施例提供的图像检测方法相对应的，本申请第三实施例提供一[0146]需要说明的是，对于本申请第三实施例提供的图像检测装置的详细描述可以参[0147]与本申请第一实施例提供的图像检测方法相对应的，本申请第四实施例提供一[0151]将所述待检测图像输入图像检测模型，输出所述待检测图像中的真实区域和伪[0152]需要说明的是，对于本申请第四实施例提供的电子设备的详细描述可以参考对[0153]与本申请第一实施例提供的图像检测方法相对应的，本申请第五实施例提供一[0155]将所述待检测图像输入图像检测模型，输出所述待检测图像中的真实区域和伪[0156]需要说明的是，对于本申请第五实施例提供的存储设备的详细描述可以参考对[0157]与本申请第二实施例提供的图像检测模型的获得方法相对应的，本申请第六实[0160]加工后样本获得单元，用于在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪[0164]将作为所述初始样本的图像提供给预设传输环境，经过所述预设传输环境的传[0165]构造模拟预设传输环境的传输环境模拟模型，向作为初始样本的图像中加入模[0168]使用所述经过传输环境传输的图像作为样本，提供给待训练的传输环境模拟模经网络模型中嵌入可微分的JPEG压缩卷积层H.测噪声τo；[0177]需要说明的是，对于本申请第六实施例提供的装置的详细描述可以参考对本申[0178]与本申请第二实施例提供的图像检测模型的获得方法相对应的，本申请第七实[0183]在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加入传输环境噪声[0187]将作为所述初始样本的图像提供给预设传输环境，经过所述预设传输环境的传[0188]构造模拟预设传输环境的传输环境模拟模型，向作为初始样本的图像中加入模[0191]使用所述经过传输环境传输的图像作为样本，提供给待训练的传输环境模拟模经网络模型中嵌入可微分的JPEG压缩卷积层H.测噪声τo；[0200]需要说明的是，对于本申请第七实施例提供的电子设备的详细描述可以参考对[0201]与本申请第二实施例提供的图像检测模型的获得方法相对应的，本申请第八实[0203]在所述初始样本中加入预设传输环境的传输环境噪声，获得加入传输环境噪声[0205]需要说明的是，对于本申请第八实施例提供的存储设备的详细描述可以参考对[0209]计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PR