摘要
本发明提出了基于图卷积多级帧间相关性的视频帧插值定位方法与系统,涉及计算机视觉技术领域,针对的问题是:现有视频帧插值检测技术,未考虑伪造视频帧的不自然痕迹,对于时间连续性特征的处理不够充分,视频篡改检测精度低。包括:获取三个连续视频帧,分别输入至三个节点嵌入模块,提取帧内特征,通过边嵌入模块,获取帧间关系表示;将帧内特征作为节点,将关系表示作为边,构建图结构,通过图神经网络特征传递模块,更新节点状态,得到每帧全局特征图,将每帧全局特征图进行拼接,并输入至深度特征提取分类模块,进行特征提取和分类,得到视频帧插值的位置。本发明能够更好地提取篡改特征,更准确地定位到篡改视频帧的位置。
技术关键词
视频帧
深度特征提取
神经网络特征
定位方法
空间金字塔池化
节点
视频篡改检测
卷积模块
全局特征提取
计算机视觉技术
门控循环单元
多尺度
计算机装置
关系
数据获取模块
处理器
注意力
定位系统
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三维人体模型
电极阵列
定位方法
贴片
轮廓线数据
图像地理定位方法
坐标
编码特征
多模态
文本特征向量
形貌特征
材料特性数据
神经网络结构
注意力
智能校准方法