一种基于深度学习的新闻图片篡改检测方法

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一种基于深度学习的新闻图片篡改检测方法
申请号:CN202510499008
申请日期:2025-04-21
公开号:CN120375082A
公开日期:2025-07-25
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的新闻图片篡改检测方法,涉及新闻图片篡改检测方法技术领域,包括采用数据收集方法对新闻图片进行采集,并对新闻图片进行预处理,得到预处理后的数据集;采用多分支卷积神经网络CNN结合注意力机制构建特征提取模型,将预处理后的数据集输入至特征提取模型中,进行特征提取,得到特征数据;采用定制损失函数对特征数据进行训练,得到适配篡改检测任务的优化目标;基于适配篡改检测任务的优化目标对特征提取模型进行优化,得到优化后的特征提取模型;采用后处理与结果分析方法对优化后的特征提取模型的结果进行精炼,得到篡改检测报告;通过基于多分支卷积神经网络CNN结合注意力机制构建特征提取模型。
技术关键词
特征提取模型 篡改检测方法 图片 局部细节特征 数据收集方法 注意力机制 Attention机制 表达式 数据抓取技术 分支 分析方法 样本 RSS订阅 社交媒体平台 报告 语义特征 更新模型参数 像素点
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