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Torch 官网 Torch : " Torch website " lua : " lua website " 安装步骤 Torch can be installed to your home folder in ~/torch by running these three commands: [ 阅读全文
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摘要 论文来源： CVPR 2017 之前方法的缺点： 之前的方法是基于语义和上下文信息的，在填充较大holes的表现得很好，能够捕获更高级的图像特征，但是由于内存限制和难以训练网络的因素，只能处理分辨率较小的图片。 论文提出的方法： 提出了一种基于 结合图像内容和纹理约束来进行优化 的 多尺度神经 阅读全文
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摘要 论文来源： CVPR 2017 论文提出的方法 ：给定一个训练好的生成模型，采用提出的两个损失函数$ context loss和prior loss$，通过在潜在的图像流寻找与需要修复图片最接近的编码来实现修复。 优势之处： 最新的方法需要有关缺失部分的一些特定信息，而此方法不管缺失部分如何， 阅读全文
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论文来源：2016 CVPR （1）所解决问题 通过基于上下文像素预测驱动的无监督的视觉特征的学习算法，利用周围的图像信息来推断缺失的图像 本文的上下文编码器需要解决一个困难的任务:填补图像中大量缺失的区域，而这些区域无法从附近的像素中获得“提示”。 （2）所构建网络 主要思路： 主要思路是结合En 阅读全文
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亮度是指每单位面积物体发出的光的绝对量，而光度是指人类观察者对该物体的感知亮度。 亮度直方图是用来判断曝光的重要参考工具。 亮度直方图和RGB直方图的一个重要区别是，在进行转换计算时，亮度直方图会跟踪每个颜色像素的位置信息，但是RGB直方图却会丢弃该信息。RGB直方图会产生三个独立的直方图，然后将它 阅读全文
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关键字： forgery detection, GAN, Contrastive loss, deep learning, fully convolutional network. 现在篡改检测存在的问题： 很难发现GAN网络生成图像的可区别的共性特征。 论文提出的检测方法： 提出了一个深度篡改判别 阅读全文
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Abstract 当前的数字图像取证算法主要集中于传统篡改图像的检测或需要GAN的网络结构的先验知识。 本文创新点提出了一种能同时检测篡改图像和GAN生成图像的通用方法。 方法内容： 1. 使用Scharr操作提取图像的边缘信息。 2. 将边缘信息矩阵转换成灰度共生矩阵（GLCM），在不损失图像信息 阅读全文
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粗到精的卷积神经网络与自适应聚类相结合的图像拼接篡改检测 研究方向： 图像篡改检测 论文出处： ELSEVIER A类 学校： 西安电子科技大学网络工程学院、重庆邮电大学计算机科学与技术学院 关键字： Splicing forgery detection、Convolutional neural n 阅读全文
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Abstract 论文创新点:分析流行GAN网络结构得知，GAN网络生成得图片在颜色处理与真实摄像机拍摄的照片存在不同，主要表现在两方面。 实验结果：证明了两种线索能够有效区分GAN生成图像和用于训练GAN的真实图像。 1.Introduction 本片论文主要是研究GANs网络生成图片的取证检测， 阅读全文
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修改所有用户的环境变量：/etc/profile文件 只修改root用户的环境变量：~/.bashrc文件 只修改某个非root用户的环境变量：/home/非root用户名/.bashrc文件 阅读全文