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基于卷积神经网络的数字图像局部滤波取证方法

摘要

本发明涉及一种基于卷积神经网络的数字图像局部滤波取证方法。本方法的操作步骤为:一、先对图像集中图像进行裁剪,对裁剪后的小尺寸图像分别进行五种滤波操作;二、将包括原图在内的六类图片划分出训练集和测试集;三、划分出训练滤波器的VGG网络的训练集和测试集;四、构建VGG网络以训练八个前置滤波器;五、构建特定的有前置滤波器的密集网络;六、将六类图片的训练集数据输入到密集网络中,进行神经网络训练;七、将训练好的神经网络对测试集的输出作为小尺寸图片分类结果,实际检测时将小尺寸图像的分类结果整合作为原图最终检测结果;本发明可以有效地方便地解决检测局部滤波图像的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111462085A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-07-28

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 上海大学;

    申请/专利号CN202010246245.8

  • 发明设计人 冯国瑞;李雪梅;

    申请日2020-03-31

  • 分类号

  • 代理机构上海上大专利事务所(普通合伙);

  • 代理人陆聪明

  • 地址 200444 上海市宝山区上大路99号

  • 入库时间 2023-12-17 11:32:46

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-08-21

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T7/00 申请日:20200331

    实质审查的生效

  • 2020-07-28

    公开

    公开

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