公开(公告)号：CN118135383A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410088404.4

申请日：2024-01-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 金连文 ,  曲晨帆 ,  许桂涛 ,  刘崇宇 ,  郭丰俊

IPC: G06V20/00 ,  G06V10/98 ,  G06V10/82 ,  G06V10/764 ,  G06V10/26 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于自适应感知与自校准的图像篡改检测方法，包括以下步骤：通过主干网络提取输入图像特征；通过多尺度池化提取及融合输入图像全局特征；通过自适应感知模块获取篡改检测任务的最优视角组合；对输入图像的篡改区域进行初步预测；通过基于分割的自校准模块调整初步预测结果；通过基于分类的自校准模块进一步调整预测结果。本发明公开的图像篡改检测方法能够基于自适应感知模块寻找到最优的观察视角组合，并通过分割及分类自校准进一步抑制错误预测，在具有高分辨率和复杂度的数字图像的篡改检测上取得了优异的表现，具有更高实用性。

公开(公告)号：CN118135351A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410088406.3

申请日：2024-01-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 金连文 ,  曲晨帆 ,  许桂涛 ,  刘崇宇 ,  郭丰俊

IPC: G06V10/774 ,  G06V20/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895

Abstract: 本发明公开了一种图像篡改区域自动标注方法，包括以下步骤：获取篡改图像及其相应原始图像组成图像对；构建并通过自监督学习利用无标注图像训练二分类器，并用其对篡改图像与原图组成的图像对进行分类；构建并训练基于语义去噪图像差的篡改区域标注模型；构建并训练基于跨层匹配的篡改区域标注模型；将无标注图像对分别输入到两个模型中得到篡改区域标注结果；使用自过滤算法筛除次优预测结果，保留的结果作为最终标注结果。本发明的图像篡改区域自动标注系统能够自动而准确地标注网络上的大量无标注手工篡改数据，极大地降低了篡改图像篡改区域标注成本，从而缓解了图像篡改检测领域的手工标注数据匮乏问题。

公开(公告)号：CN118135382A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410088402.5

申请日：2024-01-22

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 金连文 ,  曲晨帆 ,  许桂涛 ,  刘崇宇 ,  郭丰俊

IPC: G06V20/00 ,  G06V20/62 ,  G06V30/18 ,  G06V30/19 ,  G06V30/14 ,  G06V30/146 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于特征解耦与纹理比对的图像篡改文本定位方法，包括：构建文本篡改检测模型；利用不同的文本编辑算法产生篡改文本图像数据；通过目标检测模型和纹理特征解耦模块分别提取及解耦输入图像的语义特征图和纹理特征图；利用提取得到的语义特征图进行文本区域定位；利用纹理特征增强模块提取纹理特征图的全局特征；利用篡改特征分类头将纹理特征图中各文本区域特征与全局特征进行对比，根据对比结果判断各文本区域是否为篡改文本区域。本发明将语义特征与纹理特征解耦，避免在篡改检测训练过程中过拟合与篡改特征无关的文本外观语义特征；通过将各文本区域的纹理特征与全局特征进行差异比对，以判断各文本区域是否为篡改文本区域。