典型文献
基于改进DeepLabV3+的图像篡改检测技术
文献摘要：
现有的图像篡改检测算法在面对未知篡改时,模型的鲁棒性较差,并且篡改区域定位精度较低,小尺度篡改区域检测效果较差,导致模型漏报率较高.针对上述问题,提出了基于改进DeepLabV3+的图像篡改检测模型.模型利用可学习的特征提取器从篡改图像中学习统一的篡改特征;引入注意力模块,强化对篡改特征学习能力,使用ASPP模块提取多尺度特征提高小尺度篡改区域检测率;利用空洞卷积和特征融合模块提高篡改区域定位精度.实验结果表明,提出的方法优于现有的主流方法.
文献关键词：
图像篡改检测;DeepLabV3+;空洞卷积;注意力模块;ASPP模块
中图分类号：
作者姓名：
刘旭
作者机构：
四川大学网络空间安全学院,成都 610207
文献出处：
引用格式：
[1]刘旭-.基于改进DeepLabV3+的图像篡改检测技术)[J].现代计算机,2022(03):70-75
A类：
B类：
DeepLabV3+,图像篡改检测,检测算法,篡改区域定位,定位精度,小尺度,区域检测,检测效果,漏报率,检测模型,可学,改图,注意力模块,特征学习能力,ASPP,多尺度特征,高小,检测率,空洞卷积,特征融合模块,主流方法
AB值：
0.266107
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