公开(公告)号：CN118115432A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410003149.9

申请日：2024-01-02

Applicant: 北京邮电大学

Inventor： 张继威 ,  唐明轩 ,  杨炼 ,  牛少彰

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764

Abstract: 本发明提供了一种基于对抗学习的图像篡改检测方法，属于图像篡改检测领域。本发明方法包括：构建多维度特征提取结构，该结构包含两个特征提取分支和一个特征融合模块、一个篡改识别模块，两个特征提取分支对输入图像分别提取噪声残差特征和边缘特征；构建基于对抗学习的图像篡改检测模型，包括一个生成器和两个判别器，判别器均包含前半部分的卷积层和后半部分的多维度特征提取结构，调节两判别器中两个特征提取分支的权重参数，使分别侧重提取噪声残差特征和边缘特征；对图像篡改检测模型进行对抗学习训练，利用训练好的判别器对图像进行检测。本发明提高了图像篡改检测的准确性和鲁棒性，能够更准确地检测和判别图像篡改，检测效果更优。