【摘 要】
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数字图像中常用模糊操作隐藏或抹去篡改的痕迹.为此,针对常用的高斯模糊、均值模糊及中值模糊操作的识别问题,构建了一种卷积神经网络模型,并给出其网络拓扑结构.在传统的卷
【机 构】
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江南大学设计学院,江南大学物联网学院,南京信息工程大学计算机与软件学院,江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61232016,No.61502242)资助
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数字图像中常用模糊操作隐藏或抹去篡改的痕迹.为此,针对常用的高斯模糊、均值模糊及中值模糊操作的识别问题,构建了一种卷积神经网络模型,并给出其网络拓扑结构.在传统的卷积神经网络模型中添加一个信息处理层,提取出输入图像块的滤波频域残差特征,以提高网络模型对一次滤波与二次滤波操作的识别性.实验结果表明,所提方法的准确率较以往传统方法有较大提升,且泛化性能优越,能检测出主流的线性和非线性滤波操作。
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