一种改进的Mask R-CNN图像篡改检测模型

来源 :小型微型计算机系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：ilove19830517

【摘要】

：

篡改图像检测和定位的研究在数字取证中具有重要意义.不同于语义对象检测,它更加需要关注篡改区域和非篡改区域之间的区别特征,这表明网络需要学习更丰富的特征.因此我们提出具有注意力机制(Attention)的双分支Mask R-CNN网络.该网络实现分类、定位、分割篡改区域的通用模型结构.分支之一是主分支,目的是利用注意力机制从RGB图像提取特征,以发现篡改痕迹,例如强烈的对比度差异,非自然的篡改边界.

【作者】

：

宣锦昭徐超冯博闪文章

【机构】

：

安徽大学电子信息工程学院,合肥230601

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2020年11期

【关键词】

：

图像篡改检测深度学习特征融合被动检测技术隐写分析

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