利用卷积神经网络集成的数字图像局部滤波取证方法

摘要

本发明涉及一种利用卷积神经网络集成的数字图像局部滤波取证方法。步骤为：一、先对图像集中图像进行预处理，包括裁剪和滤波；二、将预处理后的图片划分类别并划分训练集和测试集；三、由基础的卷积核互相卷积生成大量新卷积核，对每个卷积核的性能进行评估，筛选出最优的40个卷积核；四、构建特定的有滤波层的VGG网络；五、将训练集数据输入到构建好的网络中，进行神经网络训练，重复多次，每次都在筛选出的卷积核中随机选择组成不同的滤波层以产生多组差异性结果；六、将多组差异性结果输入集成分类器得到小尺寸图像分类结果，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。