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基于机器学习的图像特征提取技术在图像版权保护中的应用

     

摘要

随着互联网和移动互联技术的迅速普及和发展,与网络有关的版权和著作权纠纷呈现逐年递增的态势.随着人们版权意识的逐渐提高,对版权归属、侵权后的确认等问题也提出了更高的要求,对于图像的版权保护问题也成为了研究的热点.图像特征提取的卷积神经网络主要用来识别图像的特征,可以抵抗图像的位移、缩放和其他形式扭曲不变形的变换.图像特征提取的卷积神经网络通过训练数据进行学习,避免了显式的特征提取,而是隐式的从训练数据中进行学习.基于机器学习的图像特征提取技术,可以更好地适应当今海量数据爆发性增长的实际环境,可以为实际图像的版权确认提供充分的依据.

著录项

  • 来源
    《科技创新与应用》|2016年第31期|14-15|共2页
  • 作者

    胡刚; 荆磊; 朱磊;

  • 作者单位

    数字版权保护北京市工程研究中心/北京慧点科技有限公司,北京 100192;

    数字版权保护北京市工程研究中心/北京慧点科技有限公司,北京 100192;

    数字版权保护北京市工程研究中心/北京慧点科技有限公司,北京 100192;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    机器学习; 图像特征提取技术; 图像版权保护; 应用;

  • 入库时间 2023-07-24 15:59:10

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