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申请/专利权人：北京电子科技学院
摘要：本发明公开了一种融合边缘特征的可持续学习图像篡改定位方法，包括：构建包括主干网络、滤波模块、边缘特征融合模块和解码器的基础定位模型；获取目标图像并输入主干网络进行多次特征提取得到多个提取特征图；将所有的提取特征图依次输入滤波模块和边缘特征融合模块得到预测篡改区域边缘掩模；将第一次和最后一次得到的提取特征图输入至解码器得到预测篡改区域掩模；基于预测篡改区域边缘掩模和预测篡改区域掩模构建联合损失函数并对基础定位模型进行训练，得到初始定位模型；获取数据集并基于最终目标函数对初始定位模型进行预设次数训练，得到篡改定位模型；将待检测图像输入篡改定位模型，得到篡改定位结果图。提高了检测精度和泛化能力。
主权项：1.一种融合边缘特征的可持续学习图像篡改定位方法，其特征在于，包括：构建包括主干网络、滤波模块、边缘特征融合模块和解码器的基础定位模型；获取目标图像并输入至所述主干网络进行多次特征提取，得到多个提取特征图；将所有的所述提取特征图依次输入至所述滤波模块和所述边缘特征融合模块得到预测篡改区域边缘掩模；将第一次和最后一次提取得到的所述提取特征图输入至所述解码器，得到预测篡改区域掩模；基于所述预测篡改区域边缘掩模和所述预测篡改区域掩模，构建联合损失函数并对所述基础定位模型进行训练，得到初始定位模型；获取待测图像数据集并基于最终目标函数对所述初始定位模型进行预设次数的训练，最终得到篡改定位模型；获取待检测图像输入至所述篡改定位模型，得到篡改定位结果图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京电子科技学院 一种融合边缘特征的可持续学习图像篡改定位方法及系统
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