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基于多域视觉特征的新闻图像检测方法及系统、装置

摘要

本发明涉及一种基于多域视觉特征的新闻图像检测方法,包括:提取新闻图像在各频域上的频域向量,获取该频域向量在对应频域上的频域特征,并将该频域特征拼接为该新闻图像的物理视觉特征;获取该新闻图像在各语义上的语义特征,将该语义特征的正向GRU特征序列和反向GRU特征序列,拼接为该新闻图像的语义视觉特征;将该物理视觉特征和该语义视觉特征进行融合及逻辑回归分类,以获取该新闻图像为虚假新闻图像类别的预测概率。本发明基于对虚假新闻图像特点的深入分析,设计了一个深度学习模型,能够充分建模并融合图像在频率域以及像素域的特点,从而实现利用视觉内容对虚假新闻的自动检测。

著录项

  • 公开/公告号CN110889430A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-03-17

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国科学院计算技术研究所;

    申请/专利号CN201911018018.3

  • 发明设计人 曹娟;谢添;郭俊波;刘浩远;

    申请日2019-10-24

  • 分类号

  • 代理机构北京律诚同业知识产权代理有限公司;

  • 代理人祁建国

  • 地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号

  • 入库时间 2023-12-17 06:51:40

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-10

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20191024

    实质审查的生效

  • 2020-03-17

    公开

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