典型文献
基于稠密连接的深度修复定位网络
文献摘要：
图像修复是计算机视觉中的一个经典应用.基于深度学习的修复算法可以用较低的成本生成逼真的修复图像.然而,这种强大的算法有潜在的非法或不道德用途,如删除图像中的特定对象以欺骗公众.尽管目前出现许多图像修复的取证方法,但在复杂的修复图像中,这些方法的检测能力仍然有限.基于此,文章提出使用稠密连接的网络有效定位逼真的深度修复图像中的篡改区域.该网络是一种基于稠密连接的编码器和解码器架构,其中引入的稠密连接模块可以更好地捕获在修复图像中细微的篡改痕迹.此外,在稠密连接模块中嵌入Ghost模块、空洞卷积和通道注意力机制可以实现更好的定位性能.实验结果表明,该方法能够在逼真复杂的深度修复图像中有效地识别出篡改区域,并且能够满足对JPEG压缩和旋转的鲁棒性需求.
文献关键词：
深度修复;篡改检测;稠密连接;Ghost模块
中图分类号：
作者姓名：
傅志彬;祁树仁;张玉书;薛明富
作者机构：
南京航空航天大学计算机科学与技术学院,南京 211106
文献出处：
引用格式：
[1]傅志彬;祁树仁;张玉书;薛明富-.基于稠密连接的深度修复定位网络)[J].信息网络安全,2022(07):84-93
A类：
B类：
稠密连接,深度修复,图像修复,计算机视觉,复算,本生,逼真,不道德,删除,特定对象,欺骗,多图像,取证,检测能力,出使,改区,编码器,解码器,连接模块,细微,篡改痕迹,Ghost,空洞卷积,通道注意力机制,定位性能,JPEG,性需求,篡改检测
AB值：
0.36938
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