典型文献
基于非局部自相关的复制粘贴检测算法
文献摘要：
针对数字图像复制-粘贴篡改无法区分目标与来源的问题,文中通过改进相似度匹配算法和利用非局部自注意力机制,在定位出篡改区域的前提下,解决了篡改源区域和目标区域的分类问题.总体框架为双分支检测网络,主分支采用经典U-net分割篡改区域像素,副分支通过孪生网络进行特征提取并计算自相关性,从而分割出篡改目标与源区域像素.将双分支融合后进行端到端训练,最终网络预测出三分类结果.实验结果表明,文中算法检测定位目标区域时的像素级分类精确率达到了 80.47％,且F1值及准确度均优于对比算法.可视化结果和鲁棒性实验也表明文中算法具有良好的泛化性能.
文献关键词：
孪生网络;图像被动取证;复制粘贴篡改;相似度距离;非局部算子;自相关性;编码器-解码器;端到端
中图分类号：
作者姓名：
吴旭;刘翔
作者机构：
上海工程技术大学电子电气工程学院,上海201620
文献出处：
引用格式：
[1]吴旭;刘翔-.基于非局部自相关的复制粘贴检测算法)[J].电子科技,2022(10):59-64
A类：
B类：
局部自相关,检测算法,数字图像,进相,相似度匹配算法,自注意力机制,改区,源区,目标区域,分类问题,总体框架,双分支,测网,net,孪生网络,自相关性,割出,分支融合,端到端训练,预测出,三分类,检测定位,像素级,精确率,对比算法,明文,泛化性能,图像被动取证,复制粘贴篡改,相似度距离,非局部算子,编码器,解码器
AB值：
0.387276
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