随笔分类 - image forensics
摘要:**题目:**D-Unet: A Dual-encoder U-Net for Image Splicing Forgery Detection and Localization **出处:**arxiv 2020.12.3 作者: Department of Computer Science an
阅读全文
摘要: 出处 : 2019 ResearchGate 作者 : Francesco Marra, Diego Gragnaniello, Luisa Verdoliva and Giovanni Poggi 摘要 : 目前深度学习模型只能输入很小的图像,叫做resizing。在图像篡改中,这可能会破坏高
阅读全文
摘要: 出处 : 2019ICIP 作者: 摘要 : 提出一个检测人脸图像拼接的深度网络。把输入图像转换为illumination map (IM),然后比较面部区域的 pairs 来检测拼接篡改。先在外部的训练集上训练孪生网络来区分来自相似或不同光照环境illumination environment
阅读全文
摘要: 摘要 : 拼接检测定位方法: 提出一个学习算法,在大型真实图像数据集上训练,算法使用 EXIF 元数据做监督信号,训练模型去判断图像是不是自 连续的。这仅仅是寻找一个真正通用的视觉取证工具的漫长过程中的一步。 作者 : 出处 : ECCV 2018 数据集 columbia[41] carval
阅读全文
摘要: 出处 : 2020 作者 : 摘要 : (复制粘贴检测)GAN with a dual order attention model 1. 生成器: 第一顺序注意力捕捉复制粘贴定位信息 第二顺序注意力为 patch co occurence 寻找明显特征(discriminative featur
阅读全文
摘要:数据增强采用随机高斯噪声,JPRG压缩,随机翻转,使数据集一变多 拼接 MS COCO是用于目标检测,语义分割的数据集。包括82783训练图像,40504测试图像 CASIA v2.0 :包含7,491个真实图像和5,123个伪造(拼接和复制移动)彩色图像,尺寸范围为240 × 160至900 ×
阅读全文
摘要: 摘要 : 拼接检测方法: 提出了一个两分支CNN,分支的子网络的第一卷积层的内核是使用30种线性高通滤波器的优化组合进行初始化的 ISRM CNN ,这些滤波器用于计算空间富集模型(SRM)中的残差图 SRM CNN ,通过受约束的学习策略进行微调,以保留所学习内核的高通滤波特性 C ISRM
阅读全文
摘要: 摘要 : 拼接检测方法: 1. a coarse to refined convolutional neural network ( C2RNet ):从不同尺度的图像 patch 提取未篡改区域和篡改区域的图像属性差异 2. 为降低计算开销,提出 an image level CNN 来替换
阅读全文
摘要: 出处 : 2019 IEEE transactions on information forensics and security 作者 : Jun Liu Zhong, Chi Man Pun, Senior Member, IEEE,the Department of Computer an
阅读全文
摘要: 出处 : 2019 CVPRW 摘要 : 基于神经网络的方法是通过利用篡改和非篡改区域间的差异来完成 拼接 篡改检测。 本文提出一个端到端的 image essence attribute segmentation 网络:RRU net ,即环形残差U net。 核心思想是强化CNN的学习方式。
阅读全文
摘要: 出处 : IEEE on Transactions on Information Forensics and Security 2018 作者: yuanman li, jiantao zhou, the Department of Computer and Information Scienc
阅读全文
摘要:出处: IEEE Access Digital Object Identifier,2020 作者:刘亚奇 摘要 解决 CISDL 约束图像拼接检测定位问题,在 DMAC 基础上,加入 self attention ,称为attentionDM 网络结构 如图1 ,采用 encoder decod
阅读全文
摘要:分类评估 对于一个二分类问题,分类结果如下 | 预测\实际 | 正例 | 反例 | | : : | : : | : : | | 正例 | TP(真正例) | FP(假反例) | | 反例 | FN(假正例) | TN(真反例) | 1. accuracy 准确率 $$ ACC=\frac{TP+TN
阅读全文
摘要:论文题目 基于Atrous卷积的约束图像拼接检测与定位对抗学习 年份出处 2018 IEEE 作者 Yaqi Liu, Xianfeng Zhao, Xiaobin Zhu, and Yun Cao 数据集 训练:使用MS COCO合成数据集 测试:The generated datasets,Th
阅读全文