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申请/专利权人：南京工业大学
摘要：本发明公布了一种基于Transformer提取网络和密集上采样的图像伪造检测方法，用于实现对图像复制粘贴篡改的准确识别，属于计算机视觉研究领域。本发明所述的方法主要包括：首先，通过StyleGAN2和手工收集的方式得到数据集原始样本；在原始样本的基础上，使用迭代仿射变换方法生成图像复制粘贴伪造数据集；其次，利用SwinTransformer的前三个模块为特征提取网络，提取输入图像的多尺寸特征图；随后，计算特征图的自相似矩阵；最后，使用密集上采样的方法，生成与输入图像尺寸相同的掩码图片。本发明能够实现实现对图像复制粘贴篡改的准确识别，对小区域的识别度更高。
主权项：1.一种基于Transformer提取网络和密集上采样的图像伪造检测方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：运用StyleGAN2网络和手工收集两种方法获得原始图像数据；步骤2：运用仿射变换迭代对原始图像进行复制粘贴篡改，生成图像伪造数据集；步骤3：使用上一步得到的图像伪造数据集进行训练、验证和测试任务，使用了7-2-1的划分方式，训练集占80％，验证集占10％，测试集占10％；将测试集的预测结果作为评判模型的好坏的标准；步骤4：使用SwinTransformer的前三个模块作为特征提取网络对图像进行端对端的训练，然后提取中间层模块的特征图和最顶层模块的特征图进行向量拼接。步骤5：获取SwinTransformer输出特征图，进行余弦相似度计算，量化出特征之间的相关性，得到特征自相关向量。步骤6：对特征自相关向量进行降序排列，并进行选择，得到筛选后的相似度矩阵；步骤7：使用密集上采样解码，得到二值掩码图，将二值掩码图与输入图像融合，得到最终结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京工业大学 一种基于Transformer提取网络和密集上采样的图像伪造检测方法
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