结合自注意力与卷积的真实场景图像篡改定位OA北大核心CSTPCD
图像是移动互联网时代传播信息的重要载体,恶意图像篡改是潜在的网络安全威胁之一。与自然场景中在物体尺度上的图像篡改不同,真实场景中的图像篡改存在于伪造的资质证书、文案、屏幕截图等,这些篡改图像通常会经过精心的手工篡改干预,因此其篡改特征与自然场景篡改特征存在差异,更具有多样性,对其篡改区域的定位更具有挑战性。针对该场景复杂且多样的篡改特征,丰富的关系信息是重要的,文中通过卷积神经网络进行自适应特征提取,并利用逆向连接的全自注意力模块进行多阶段特征关…查看全部>>
钟浩;边山;王春桃
华南农业大学数学与信息学院,广东广州510642 广州市智慧农业重点实验室,广东广州510642华南农业大学数学与信息学院,广东广州510642 广州市智慧农业重点实验室,广东广州510642 广东省信息安全技术重点实验室,广东广州510006华南农业大学数学与信息学院,广东广州510642 广州市智慧农业重点实验室,广东广州510642
计算机与自动化
图像篡改定位伪造检测数字图像取证计算机视觉自注意力机制卷积神经网络
《西安电子科技大学学报》 2024 (1)
P.135-146,12
国家自然科学基金(61702199,62172165,61872152)广东省基础与应用基础研究重大项目(2019B030302008)广东省自然科学基金(2022A1515010325)广州市科技计划项目(202102020582,201902010081)。
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