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申请/专利权人：浙江大学
申请日：2024-06-06
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118297951A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06T5/92;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/774
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.23#实质审查的生效;2024.07.05#公开
摘要：本发明公开了一种基于频域学习的GAN伪造图像增强检测方法和装置，包括：对GAN伪造图像进行包含尺寸变换、颜色通道变换的预处理；将预处理后的GAN伪造图像通过离散余弦变换转换到频域得到频谱图，频谱图中左上方为对应重要内容的低频信息，右下方为对应图像细节、纹理的高频信息；对频谱图中的高频信息进行掩码；对掩码后的频谱图进行频域学习以从低频信息中映射恢复高频信息，得到重建频谱图；将重建频谱图进行离散余弦逆变换得到增强的GAN伪造图像；利用增强的GAN伪造图像对检测器进行训练以增强检测器的GAN伪造图像检测鲁棒性，这样可以增强GAN伪造图像的检测准确率。
主权项：1.一种基于频域学习的GAN伪造图像增强检测方法，其特征在于，包括以下步骤：对GAN伪造图像进行包含尺寸变换、颜色通道变换的预处理；将预处理后的GAN伪造图像通过离散余弦变换转换到频域得到频谱图，频谱图中左上方为对应重要内容的低频信息，右下方为对应图像细节、纹理的高频信息；对频谱图中的高频信息进行掩码；对掩码后的频谱图进行频域学习以从低频信息中映射恢复高频信息，得到重建频谱图；将重建频谱图进行离散余弦逆变换得到增强的GAN伪造图像；利用增强的GAN伪造图像对检测器进行训练以增强检测器的GAN伪造图像检测鲁棒性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江大学 基于频域学习的GAN伪造图像增强检测方法和装置
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