【摘 要】
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如今，数字图像编辑技术和软件已经被广泛应用于各行各业，但是图像编辑技术被滥用的案例也层出不穷，造成严重的后果与不良的社会影响。为了证明和维护数字图像的真实性，防止图像编辑技术被滥用，数字图像取证技术已成为与社会生活息息相关的重要技术和多媒体信息安全领域的重要研究方向。本文针对数字图像取证中图像操作检测任务，归纳图像操作检测的基本原理，并介绍在单一操作检测、通用操作检测、操作链检测等多个取证场景下，
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如今，数字图像编辑技术和软件已经被广泛应用于各行各业，但是图像编辑技术被滥用的案例也层出不穷，造成严重的后果与不良的社会影响。为了证明和维护数字图像的真实性，防止图像编辑技术被滥用，数字图像取证技术已成为与社会生活息息相关的重要技术和多媒体信息安全领域的重要研究方向。本文针对数字图像取证中图像操作检测任务，归纳图像操作检测的基本原理，并介绍在单一操作检测、通用操作检测、操作链检测等多个取证场景下，操作痕迹分析、传统手工取证特征以及深度学习检测器等的最新研究进展，最后对当前图像操作取证研究和挑战进行了
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颜色恒常性是实现目标检测、三维物体重建、自动驾驶等计算机视觉任务的重要前提。为充分利用图像中不同尺度的特征信息估计光源，提出渐进式多尺度特征级联融合颜色恒常性算法，通过三个卷积网络分支从不同尺度提取图像中的特征信息进行融合得到更加丰富的特征信息，通过级联方式将图像中的浅层边缘信息和深层细粒度特征信息进行融合提高了颜色恒常性算法的精确性。渐进式网络结构通过加权累计角度误差损失函数提高了算法在面对极端
由于布匹疵点种类分布不均,部分疵点具有极端的宽高比,而且小目标较多,导致检测难度大,因此提出一种改进级联R-CNN的布匹疵点检测方法。针对小目标问题,在R-CNN部分采用在线难例挖掘,加强对小目标的训练;针对布匹疵点极端的长宽比,在特征提取网络中采用了可变形卷积v2来代替传统的正方形卷积,并结合布匹特征重新设计边界框比例。最后采用完全交并比损失作为边界框回归损失,获取更精确的目标边界框。实验结果表
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当前通过图像处理的方法来进行瞳孔分割，导致鲁棒性不高、分割精度低以及运算量大无法满足实时性要求的问题，为此提出一种基于深度学习的人眼瞳孔精确分割方法．该方法采用基于ADEU-Net 的快速人眼语义分割网络来获取瞳孔区域，实现对瞳孔的精准分割；该网络创新性的提出膨胀卷积与普通卷积双线并行的方式，在扩大感受野的同时可提升局部精细化能力，并且引入了注意力机制，以充分提取语义特征。实验结果表明，该瞳孔分割