CN117152595B 一种基于fpn的多尺度图像复制粘贴篡改检测方法 （南昌大学）_第1页
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文档简介

一种基于FPN的多尺度图像复制粘贴篡改检本发明提供了一种基于FPN的多尺度图像复率高。针对图像是否存在复制粘贴篡改进行检测，有效的识别图像中存在的复制粘贴篡改区2步骤四：注意力机制处理步骤三中到的高层的图像步骤五：自相关模块将FPN输出的不同尺度特征图通过注意力机制后进入自相关处理步骤六：掩码解码器作用是将自相关处理后得到的不同2.根据权利要求1所述的一种基于FPN的多尺度图像复3.根据权利要求1所述的一种基于FPN的多尺度图像3[0001]本发明属于图像篡改检测技术领域，具体涉及一种基于FPN的多尺度图像复制粘[0004]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于FPN的多尺度图像复制粘4[0010]步骤五：自相关模块将FPN输出的不同尺度特征图通过注意力机制后进入自相关处理计算像素级距离矢量得到特征相似度得分，通过百分比池化层进行相似特征匹配统[0011]步骤六：掩码解码器模块作用是将自相关处理后得到的不同大小特征图进行融征图像进行上采样融合处理，之后采用交替的方式应用BN_Inception卷积神经网络和BilinearUpPool2D上采样将特征图恢5[0021]一种基于FPN的多尺度图像复制粘贴篡改检测方法，多个尺度提取多个级别的特征，然后在不同层的不同图像大小中将这些特征进行自相关操作进行图像篡改区域定位，ResNet50过程中生成的特征图作为FPN特征金字塔的输入进行多尺度特征提取生成不同大理后得到的不同大小特征图进行融合，通过上采样对图片进行解码恢复到原始图片大小，程，第一部分是自底向上的过程，这一过程使用CNN进行特征提取，本发明选择使用得模型对于不同大小和形状的目标具有更好的检测能力和鲁棒性。FPN第二部分是自顶向下和侧向连接的融合过程，在自顶向下的过程中FPN使用了金字塔形的结构来构建不同尺6空间注意力能够使神经网络更加精细地关注图像中的重要像素区域，忽略无关紧要的区[0030]本发明选择传统基于块和关键点的方法Twostages和HDBSCAN和深度学习方法Busternet进行测试性能对比实验。在MicrosoftCOCO+USCISI_CMFD联合数据集上实验结[0033]为了测试本发明提出算法的泛化能力，选用基于迭代兴趣点的关键点算法在CASIA_CMFD数据集进行测试。该数据集上共包含由1313张篡改图像。测试结果如表2所7

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