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申请/专利权人：三峡大学
摘要：本发明公开了一种基于注意力机制的拼接图像篡改检测方法及系统，包括：将拼接篡改数据集输入图像篡改检测模型；对篡改拼接图像提取篡改特征，获得特征图；基于带有注意力机制的特征融合网络对特征图进行特征提取，获得最终特征图，基于最终特征图获得拼接图像篡改检测结果。本发明在YOLOv4网络的末端添加注意力机制，以增强对图像中篡改特征的提取能力。将损失函数中的置信度损失替换为Focalloss，通过减少简单样本的权重，使模型在进行篡改检测任务训练时，专注于困难的样本，并有效改善在训练过程中正负样本不平衡的问题。利用COCO数据集制作合成拼接篡改数据集，解决了数据集不足无法充分训练神经网络的问题。
主权项：1.一种基于注意力机制的拼接图像篡改检测方法，其特征在于，包括以下步骤：构建篡改拼接数据集和图像篡改检测模型，将所述篡改拼接数据集划分为训练集与测试集，将所述训练集中的篡改拼接图像输入所述图像篡改检测模型；对所述篡改拼接图像提取篡改特征，获得特征图；基于带有注意力机制的特征融合网络对所述特征图进行特征融合处理，获得最终特征图，基于所述最终特征图获得拼接图像篡改区域定位结果；基于所述测试集对训练完成的图像篡改检测模型进行测试，测试完成后获得检测结果；其中，带有注意力机制的特征融合网络的构建过程为：基于CSPDarknet53特征提取网络提取出图像中的篡改特征，输出三个不同大小的特征图，在特征融合的三个分支末尾分别添加CBAM注意力机制；CBAM注意力机制由通道注意力与空间注意力共同组合而成，将特征图输入进CBAM注意力机制中后，首先经过通道注意力使用平均池化与最大池化缩小空间信息，再经过共享全连接层得到通道特征图；将通道特征图与输入特征图内积后得到的特征图再经过空间注意力处理后，得到最后的特征图；通道注意力与空间注意力的定义式如下： 其中，F为输入特征，σ为sigmoid函数，MLP为多层感知器；将YOLOv4中的置信度损失替换成Focalloss，Focalloss定义如下：FLp,＝-0,1-ptγlogpt 其中，p为估计概率，α为权重因子，γ为聚焦参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 三峡大学 一种基于注意力机制的拼接图像篡改检测方法及系统
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