【摘 要】
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目前大部分的拼接检测算法主要检测图片是否经历了拼接篡改,而不是对拼接区域进行定位检测,对此,提出了一种基于改进Deep Labv3+的拼接区域定位检测技术.首先,改变原Deep Lab
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(U1536121,61370195)
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目前大部分的拼接检测算法主要检测图片是否经历了拼接篡改,而不是对拼接区域进行定位检测,对此,提出了一种基于改进Deep Labv3+的拼接区域定位检测技术.首先,改变原Deep Labv3+网络的分类数;其次,通过改造图像训练库,在训练库中加入含有人物的原图,对原图和篡改图的标签进行区别设置,引导改进的Deep Labv3+网络去学习原图人物和篡改人物特征的区别.实验结果显示,基于改进Deep Labv3+的拼接区域定位检测技术在CASIA数据库上取得了更好的拼接区域定位效果.
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