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公开(公告)号：CN110414670A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910593383.0
申请日：2019-07-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的图像拼接篡改定位方法。建立拼接篡改图像库；初始化基于全卷积神经网络的图像拼接篡改定位网络，设置该网络的训练过程；初始化网络参数；读取训练图像，对训练图像进行训练操作，输出训练图像的拼接定位预测结果；计算训练图像拼接定位预测结果与真实标签之间的误差值，调整网络参数，直至误差值满足精度要求；利用条件随机场对精度满足要求的预测结果进行后处理，调整网络参数，输出训练图像最终的预测结果；读取测试图像，采用训练好的网络对测试图像进行预测并将预测结果通过条件随机场进行后处理，输出测试图像最终的预测结果。本发明具有较高的拼接篡改定位精度，网络训练难度较小，网络模型容易收敛。
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公开(公告)号：CN109446924A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811176644.0
申请日：2018-10-10
Applicant: 南京信息工程大学
CPC classification number: G06K9/00624 , G06K9/4652 , G06K9/6256 , G06K9/6272 , G06K2209/21
Abstract: 本发明是一种基于四元数广义判别分析的RGB-D目标识别方法，包括基于四元数的RGB-D图像表征方式、定义四元数广义判别分析、基于平均行和平均列的双向四元数广义判别分析识别方法；其中，基于四元数的RGB-D图像表征方式解决了现有四元数彩色图像表征方式在采用四维四元数表征三维彩色图像时存在数据冗余和额外计算开销的不足的问题，将核函数引入四元数子空间分析领域，定义四元数广义判别分析，解决了现有四元数子空间分析算法对四元数非线性信号处理效果不理想的问题，最终通过基于平均行和平均列的双向四元数广义判别分析识别方法，消除了针对RGB-D识别过程中四元数核矩阵特征分解计算复杂度过于庞大的问题，进而提高了该目标识别方法的识别效果。
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公开(公告)号：CN110414670B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201910593383.0
申请日：2019-07-03
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的图像拼接篡改定位方法。建立拼接篡改图像库；初始化基于全卷积神经网络的图像拼接篡改定位网络，设置该网络的训练过程；初始化网络参数；读取训练图像，对训练图像进行训练操作，输出训练图像的拼接定位预测结果；计算训练图像拼接定位预测结果与真实标签之间的误差值，调整网络参数，直至误差值满足精度要求；利用条件随机场对精度满足要求的预测结果进行后处理，调整网络参数，输出训练图像最终的预测结果；读取测试图像，采用训练好的网络对测试图像进行预测并将预测结果通过条件随机场进行后处理，输出测试图像最终的预测结果。本发明具有较高的拼接篡改定位精度，网络训练难度较小，网络模型容易收敛。
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公开(公告)号：CN109446924B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201811176644.0
申请日：2018-10-10
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明是一种基于四元数广义判别分析的RGB‑D目标识别方法，包括基于四元数的RGB‑D图像表征方式、定义四元数广义判别分析、基于平均行和平均列的双向四元数广义判别分析识别方法；其中，基于四元数的RGB‑D图像表征方式解决了现有四元数彩色图像表征方式在采用四维四元数表征三维彩色图像时存在数据冗余和额外计算开销的不足的问题，将核函数引入四元数子空间分析领域，定义四元数广义判别分析，解决了现有四元数子空间分析算法对四元数非线性信号处理效果不理想的问题，最终通过基于平均行和平均列的双向四元数广义判别分析识别方法，消除了针对RGB‑D识别过程中四元数核矩阵特征分解计算复杂度过于庞大的问题，进而提高了该目标识别方法的识别效果。
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