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基于残差学习卷积融合网络的数字图像设备取证系统

摘要

本发明提供了一种基于残差学习卷积融合网络的数字图像设备取证系统。主要包括:数字图像输入单元、数字图像预处理单元、图像特征提取和分类单元、数字图像设备辨别结果输出单元;数字图像预处理单元对数字图像输入单元传输过来的数字图像进行残差学习滤波处理,图像特征提取和分类单元使用权值卷积和传统卷积融合网络对预处理后的数字图像进行底层特征和高层语义特征提取,数字图像设备辨别结果输出单元根据数字图像的高层语义特征得到设备相关特征,根据设备相关特征输出数字图像的设备取证结果。本发明实施例能够在小分辨率数字图像情况下有效地对数字图像进行设备取证,有效提升数字图像的设备辨别性能。

著录项

  • 公开/公告号CN110210498B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-08-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 北京交通大学;

    申请/专利号CN201910472188.2

  • 发明设计人 倪蓉蓉;杨朋朋;李欣;赵耀;

    申请日2019-05-31

  • 分类号G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);

  • 代理机构11255 北京市商泰律师事务所;

  • 代理人黄晓军

  • 地址 100044 北京市海淀区西直门外上园村3号

  • 入库时间 2022-08-23 12:17:06

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