基于深度学习的图像篡改检测方法及装置

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推荐专利
基于深度学习的图像篡改检测方法及装置
申请号:CN202510671521
申请日期:2025-05-23
公开号:CN120726457A
公开日期:2025-09-30
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于深度学习的图像篡改检测方法及装置,涉及图像处理技术领域,可以应用于金融领域,主要目的在于解决现有图像篡改检测的效率较低的问题。主要包括获取待检测图像,并对所述待检测图像的元数据进行先验检测,得到先验结果;在所述先验结果表征元数据不匹配预设篡改标识的情况下,通过图像分类模型识别所述待检测图像的业务类别,并从完成训练的篡改检测模型中调取匹配所述业务类别的目标篡改检测模型;利用所述目标篡改检测模型对所述待检测图像进行预测处理,得到篡改预测结果;依据所述先验结果和所述篡改预测结果确定所述待检测图像的篡改检测结果。主要用于图像篡改的识别。
技术关键词
图像篡改检测方法 图像分类模型 特征融合网络 篡改区域定位 联合损失函数 标记 训练样本集 标识 数据 局部特征信息 变换器 全局特征提取 融合特征 局部特征提取 通信接口 融合全局 多尺度特征 图像处理技术
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