公开(公告)号：CN118196604A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410340505.6

申请日：2024-03-25

Applicant: 新型显示与视觉感知石城实验室 ,  东南大学

Inventor： 胡轶宁 ,  顾思琦 ,  王征 ,  张宇宁 ,  谢理哲

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/40 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了对迭代FGSM反取证攻击鲁棒的像素级定位取证方法，构建像素级定位取证模型，该模型由特征提取模块、多尺度模块、解码器模块三部分组成；特征提取模块用于提取图像的RGB色彩特征和SRM噪声特征，在提取出的RGB色彩特征后使用多尺度模块，该模块基于注意力机制和密集特征设计，让模型在更大的感受野下提取多尺度特征。解码器模块由基于残差块的上采样单元组成，其中每个单元都使用了注意力机制SCSE层。解码器模块与特征提取模块的对应部分使用跳跃连接相连，解码器模块输出预测的取证定位掩码。像素级定位取证模型在多个公开数据集上取得了较好的取证效果，且在基于迭代FGSM的反取证攻击下表现出较好的鲁棒性。

公开(公告)号：CN119559543A

公开(公告)日：2025-03-04

申请号：CN202411482548.4

申请日：2024-10-23

Applicant: 东南大学

Inventor： 顾思琦 ,  秦子涵 ,  苌鸿 ,  唐磊 ,  张宇宁 ,  谢理哲 ,  王征 ,  胡轶宁

IPC: G06V20/40 ,  G06V10/30 ,  G06V10/36 ,  G06V10/44 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合内容无关特征与内容相关特征的深度伪造图像检测法。首先，通过高斯滤波器、Gabor滤波器和小波滤波器分别得到平滑图像、纹理图像和细节图像，融合后经特征金字塔网络处理，获得基于频率域特征的真伪概率；其次，通过反锐化掩模和DnCNN去噪模型得到差值图像和噪声图像，融合后同样经特征金字塔网络处理，获得基于空间域特征的真伪概率。频率域与空间域特征共同构成图像的内容无关特征。此外，通过ViT模型提取图像的内容相关特征，获得基于内容相关特征的真伪概率。最终，将三种真伪概率加权融合，输出图像的真伪判定结果。本发明在跨生成模型及不同数据源的伪造图像检测中表现优异，具备较强的泛化性和通用性。