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基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法和系统

2026-05-12 14:00:07 421次浏览

技术特征:

1.一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法,其特征在于,将待检测的图像作为预先经过弱监督训练的检测定位模型的输入,预测得到篡改概率掩码信息,实现图像篡改检测定位,其中,所述检测定位模型的训练过程包括如下步骤:

2.根据权利要求1所述的一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法,其特征在于,所述的步骤s1包括:

3.根据权利要求1所述的一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法,其特征在于,所述的步骤s2包括:

4.根据权利要求3所述的一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法,其特征在于,所述的通道矫正包括如下步骤:

5.根据权利要求3所述的一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法,其特征在于,所述的空间矫正包括如下步骤:

6.根据权利要求1所述的一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法,其特征在于,所述的步骤s3包括如下步骤:

7.根据权利要求6所述的一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法,其特征在于,所述的损失函数值采用下式计算:

8.一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位系统,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,其特征在于,包括:一个或多个处理器以及存储器,所述存储器内储存有一个或多个程序,所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-7任一所述基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法的指令。

10.一种计算机可读存储介质,其特征在于,包括供电子设备的一个或多个处理器执行的一个或多个程序,所述一个或多个程序包括用于执行如权利要求1-7任一所述基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法的指令。


技术总结
本发明涉及一种基于多模态多尺度的弱监督图像篡改检测定位方法和系统,该方法包括三个组成部分,包括多模态特征提取器,特征编码与双分支特征对齐融合,区域提取网络和多任务解码器。首先对输入图像使用噪声滤波器和边缘增强模块提取多模态特征,然后使用双分支架构对RGB域特征和辅助模态特征编码,然后对两个模态的表征进行对齐融合,将获取到的特征图使用区域建议网络获取候选框,最后在多任务解码器中对篡改区域进行定位和检测。本方法利用框标注的弱监督学习,结合多模态特征提取和对齐融合,以及HRNet和FPN网络编码,提高了检测的准确性和鲁棒性,另外,基于弱监督学习的方法还具有降低数据标注成本、提高实际应用灵活性等优势。

技术研发人员:段淇瀚,易冉,马利庄
受保护的技术使用者:上海交通大学
技术研发日:
技术公布日:2024/11/28
文档序号 : 【 40164011 】

技术研发人员:段淇瀚,易冉,马利庄
技术所有人:上海交通大学

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段淇瀚易冉马利庄上海交通大学
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