基于改进DeepLabv3+的拼接篡改定位检测技术

• 作者: 张继威 曹志义 牛少彰 王心怡
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 改进DeepLabv3+ 图像拼接 区域定位 轮廓学习 边缘特征
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 68-73
• 页数: 6页
• 分类号: TN929.53
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2018-244

摘要

目前大部分的拼接检测算法主要检测图片是否经历了拼接篡改,而不是对拼接区域进行定位检测,对此,提出了一种基于改进DeepLabv3+的拼接区域定位检测技术.首先,改变原DeepLabv3+网络的分类数;其次,通过改造图像训练库,在训练库中加入含有人物的原图,对原图和篡改图的标签进行区别设置,引导改进的DeepLabv3+网络去学习原图人物和篡改人物特征的区别.实验结果显示,基于改进DeepLabv3+的拼接区域定位检测技术在CASIA数据库上取得了更好的拼接区域定位效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	牛少彰	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	91	752	13.0	25.0
2	曹志义	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	4	27	2.0	4.0
3	张继威	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	4	27	2.0	4.0
4	王心怡	北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室	2	2	1.0	1.0