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申请/专利权人：南开大学
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的图像篡改定位方法、设备和介质，涉及人工智能领域。其中，方法包括：获取待进行篡改定位的目标图像；将所述目标图像中C个通道的图像和全通道图像，分别输入基于深度学习的C+1个特征提取层，分别提取各通道图像和全通道图像的深度特征；将提取到的C+1个深度特征，以及所述C+1个深度特征的融合特征，分别输入C+2个输出层，分别得到关于所述目标图像中被篡改区域的C+2个初步定位结果；根据各通道图像中所有像素的离均差平方和，对所述C+2个初步定位结果进行加权融合，得到最终的定位结果。本发明提高篡改区域定位的准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的图像篡改定位方法，其特征在于，包括：获取待进行篡改定位的目标图像；将所述目标图像中C个通道的图像和全通道图像，分别输入基于深度学习的C+1个特征提取层，分别提取各通道图像和全通道图像的深度特征，其中，C表示所述目标图像的通道数量；将提取到的C+1个深度特征，以及所述C+1个深度特征的融合特征，分别输入C+2个输出层，分别得到关于所述目标图像中被篡改区域的C+2个初步定位结果；根据各通道图像中所有像素的离均差平方和，对所述C+2个初步定位结果进行加权融合，得到最终的定位结果；其中，各定位结果均为将被篡改区域指示为1的图像掩码；各离均差平方和用于表征各通道图像的像素一致性，离均差平方和越大，对应通道定位被篡改区域的能力越高。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 一种基于深度学习的图像篡改定位方法、设备和介质
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