CN114648487B 一种基于异常检测技术的图像篡改定位方法、装置及终端 （深圳大学）_第1页
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US2013039588A1,2013US2020402223A1,2020一种基于异常检测技术的图像篡改定位方本发明公开了一种基于异常检测技术的图2控制对所述未知图像进行噪声提取，得到噪声图像，并将所述将所述噪声块依次输入至训练完成的异常检测网络中，得到重构块，基于所述异常分数生成热力图，提取所述热力图中高于预设阈值述获取需进行图像篡改定位的未知图像的步述获取需进行图像篡改定位的未知图像的步骤当检测到训练过程中的损失差值L小于预设损失差值时，停止训练并冻结当前异常检3计算所述噪声块与对应重构块间所有像素点的差值平异常检测网络训练模块，用于将所述噪声块依次输入预先构图像篡改定位模块，用于将所述噪声块依次输于异常检测技术的图像篡改定位程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述一种基于异常检测技术的图像篡改定位方法4[0003]在现有技术中，未知图像的检测和定位方法主要分为有监督方案以及无监督方5[0027]当检测到训练过程中的损失差值L小于预设损失差值时，停止训练并冻结当前异6[0039]图像篡改定位模块，用于将所述噪声块依次输入至训练在所述存储器上并可在所述处理器上运行的一种基于异常检测技术的图像篡改定位程序，所述一种基于异常检测技术的图像篡改定位程序被所述处理器执行时实现如上述任一项所述一种基于异常检测技术的图像篡改定位方[0041]本发明第四方面提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程提取和拆分，并将拆分得到的噪声块输入到预先设置的异常检测网络中进行单图像训练。[0044]图1是本发明实施例提供的一种基于异常检测技术的图像篡改定位方法的流程示[0047]图4是本发明实施例提供的以某风景图片为例的实施一种基于异常检测技术的图[0051]图8是本发明实施例提供的对篡改定位图进行形态学腐蚀和膨胀操作并提取得到7[0055]图12是本发明实施例提供的一种基于异常检测技术的图像篡改定位装置的结构对神经网络进行训练，使用时将需预测的图像输入神经网络中即可预测出图像篡改位置，89[0101]举例说明，将所述噪声块全部送入异常检测网络进行训练，训练参数设置为[0145]具体实施时，通过程序控制对所述篡改定位图先进行形态学腐蚀再进行膨胀操[0159]九种方法性能对比表格如下，表中括号内的数字表示所有方案中的单项指标排计算机程序的运行提供环境。该智能终端的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通储器上并可在上述处理器上运行的程序，上述程序被上述处理器执行时进行以下操作指[0189]上述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或

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