一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法

摘要

本发明涉及一种基于深度神经网络的图像溯源特征表征方法，基于传统VGG16卷积神经网络为基础，构建新卷积神经网络，并应用内容不同、分辨率大小不一的图片作为训练数据集，作为新卷积神经网络的输入，并结合新损失函数，针对新卷积神经网络进行训练，使得该网络对不同分辨率的同一图像的特征表征一致，即获得目标卷积神经网络，在实际应用中，使得同一内容图片在不同分辨率下的特征表征一致，不同内容图片之间的特征表征不同，进而拥有同一内容、不同分辨率图片之间相似度增大，不同图片之间相似度降低的优点，进而显著提升图像特征的鲁棒性。