基于FPGA并行加速的脉冲神经网络在线学习硬件结构的设计与实现 被引量：1

1

作者 刘怡俊 曹宇 +1 位作者 叶武剑 林子琦 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期104-113,共10页

当前,基于数字电路的脉冲神经网络硬件设计,在学习功能方面的突触并行性不高,导致硬件整体延时较大,在一定程度上限制了脉冲神经网络模型在线学习的速度。针对上述问题,文中提出了一种基于FPGA并行加速的高效脉冲神经网络在线学习硬件结... 当前,基于数字电路的脉冲神经网络硬件设计,在学习功能方面的突触并行性不高,导致硬件整体延时较大,在一定程度上限制了脉冲神经网络模型在线学习的速度。针对上述问题,文中提出了一种基于FPGA并行加速的高效脉冲神经网络在线学习硬件结构,通过神经元和突触的双并行设计对模型的训练与推理过程进行加速。首先,设计具有并行脉冲传递功能和并行脉冲时间依赖可塑性学习功能的突触结构;然后,搭建输入编码层和赢家通吃结构的学习层,并优化赢家通吃网络的侧向抑制的实现,形成规模为784~400的脉冲神经网络模型。实验结果表明:在MNIST数据集上,使用该硬件结构的脉冲神经网络模型训练一幅图像需要的时间为1.61 ms、能耗约为3.18 mJ,推理一幅图像需要的时间为1.19 ms、能耗约为2.37 mJ,识别MNIST测试集样本的准确率可达87.51%;在文中设计的硬件框架下,突触并行结构能使训练速度提升38%以上,硬件能耗降低约24.1%,有助于促进边缘智能计算设备及技术的发展。 展开更多

关键词 神经网络 学习算法 加速 并行结构

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基于统一标签矩阵的快速多视图聚类

2

作者 刘怡俊 王嘉达 +2 位作者 钟仕杰 杨晓君 叶武剑 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期110-119,138,共11页

在多视图聚类领域,众多方法直接从原始数据中学习相似矩阵,但是这忽视了原始数据中的噪声所产生的影响;此外,还有一些方法必须对图拉普拉斯矩阵进行特征分解,这导致可解释性的降低且需要k-means等后处理。为解决以上问题,文中提出一种... 在多视图聚类领域,众多方法直接从原始数据中学习相似矩阵,但是这忽视了原始数据中的噪声所产生的影响;此外,还有一些方法必须对图拉普拉斯矩阵进行特征分解,这导致可解释性的降低且需要k-means等后处理。为解决以上问题,文中提出一种基于统一标签矩阵的快速多视图聚类。首先,从松弛的归一化切割和比率切割的统一观点出发对目标函数增加非负约束;然后,通过指示矩阵对相似矩阵进行结构化图重构,确保获得的图具有强簇内连接和弱簇间连接;此外,通过设置统一的标签矩阵降低迭代次数,从而进一步提升该方法的运行速度;最后,基于交替方向乘子法的策略对问题进行优化求解。算法通过随机选择锚点地址的方法对多视图数据集进行对齐,对齐视图能够大幅提升聚类的精度。在迭代过程中通过使用奇异值分解来替代特征分解,有效地解决了传统谱聚类算法计算复杂度高的问题;通过按行索引指示矩阵的最大元素的列标直接获得标签。在4个真实数据集上的实验结果证明了该算法的有效性,表明其聚类性能优于现有的9种基准算法。 展开更多

关键词 多视图聚类 标签矩阵 图重构 可解释性

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图像感知引导CycleGAN网络的背景虚化方法

3

作者 叶武剑 林振溢 +1 位作者 刘怡俊 刘成民 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2023年第9期1248-1261,共14页

现有生成对抗网络在背景虚化处理过程中,往往是无差别地提取整张输入图像的特征,导致网络难以区分图像的前后景,从而容易出现图像失真的现象。本文提出了图像感知引导CycleGAN网络的背景虚化方法,通过引入图像感知信息以提升模型性能。... 现有生成对抗网络在背景虚化处理过程中,往往是无差别地提取整张输入图像的特征,导致网络难以区分图像的前后景,从而容易出现图像失真的现象。本文提出了图像感知引导CycleGAN网络的背景虚化方法,通过引入图像感知信息以提升模型性能。图像感知信息包括注意力信息和景深信息,前者用于引导网络关注不同的前后景区域,从而区分前后景;而后者用于增强前景目标的感知信息,能够实现有效的智能定焦并减少图像出现失真的现象,使背景虚化效果更佳。通过最小化生成对抗损失及循环一致性损失,可以避免丢失过多景深信息,提高图片的生成质量。实验结果及数据表明,提出的方法在背景虚化过程中能有效区分前后景并改善图像失真的现象,使生成的效果更加真实。此外,在与现有方法生成的图像效果对比中,通过采用问卷调查的方式进行了评估。本文提出的图像感知引导CycleGAN网络的背景虚化方法与SOTA相比,生成的图像质量更好,模型大小与生成图像的速率也具有明显的优势,分别为56.10 MB及47 ms。 展开更多

关键词 背景虚化 图像感知 CycleGAN网络 智能定焦

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自适应加权根多项式回归颜色校正算法研究

4

作者 付小康 刘梅 +3 位作者 刘怡俊 叶武剑 邱逸铭 王小林 《电子测量技术》 北大核心 2023年第8期45-50,共6页

针对多项式回归颜色校正方法中的不足,提出一种自适应加权的根多项式回归算法。多项式回归颜色校正过程中需要手动标定色卡色块位置,操作不便且易产生人为误差,本文自主设计了一种带QR码上3个定位标识符的色卡,可实现色卡色块的自动定位... 针对多项式回归颜色校正方法中的不足,提出一种自适应加权的根多项式回归算法。多项式回归颜色校正过程中需要手动标定色卡色块位置,操作不便且易产生人为误差,本文自主设计了一种带QR码上3个定位标识符的色卡,可实现色卡色块的自动定位;针对多项式回归法的高阶项会放大噪声且对噪声不具有健壮性的问题,本文算法将自适应地调整权重矩阵以减小样本奇异值对拟合性能的影响,再由色差值计算另一个增益系数矩阵,从而提高校正性能。经实验验证,本文算法在CIELab色差值、PSNR两项指标上相较于传统多项式回归方法都有较大提升。其中,传统多项式回归方法平均CIELab色差值高达6.5,且该数值受环境影响较大,而本文算法对不同环境下的图像校正后色差可稳定在3.2以下。 展开更多

关键词 图像处理 颜色校正 自动定位色卡 多项式回归 自适应加权

原文传递

基于CGAN网络的二阶段式艺术字体渲染方法 被引量：2

5

作者 叶武剑 高海健 +4 位作者 翁韶伟 高智 王善进 张春玉 刘怡俊 《广东工业大学学报》 CAS 2019年第3期47-55,共9页

艺术字体渲染是媒体排版的重要技术之一.如何提供一种高效的艺术字体渲染方法来实现生成艺术字体的特效多样化与清晰化是亟待解决的问题.本文借助条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN),提出一个包括... 艺术字体渲染是媒体排版的重要技术之一.如何提供一种高效的艺术字体渲染方法来实现生成艺术字体的特效多样化与清晰化是亟待解决的问题.本文借助条件生成式对抗网络(Conditional Generative Adversarial Networks,CGAN),提出一个包括风格化处理和清晰化处理的二阶段式艺术字体渲染方法,对字体实现高效的特定效果渲染.首先,风格化处理是通过构建风格化网络模型对多样化的字体进行各种不同的2D或3D特效渲染;然后,构建清晰化网络模型对生成的艺术字体图进行清晰化处理,这克服了单一GAN网络生成图模糊的缺陷.实验结果表明,二阶段式艺术字体渲染方法所生成的特效字体的纹理细节较为丰富,不受限于文字骨架,而且字体清晰度也得到较大提升;同时,该方法对字体的特效渲染批量化处理效率也明显提高,具有较强实用价值. 展开更多

关键词 艺术字体 特效渲染 条件生成式对抗网络 风格化 清晰化

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基于双专用注意力机制引导的循环生成对抗网络 被引量：1

6

作者 劳俊明 叶武剑 +1 位作者 刘怡俊 袁凯奕 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期746-757,共12页

现有基于循环生成对抗网络的图像生成方法通过引入独立通用的注意力模块,在无匹配图像转换任务中取得了较好的效果,但同时也增加了模型复杂度与训练时间,而且难以关注到图中关键区域的所有细节,图像生成效果仍有提升的空间。针对上述问... 现有基于循环生成对抗网络的图像生成方法通过引入独立通用的注意力模块,在无匹配图像转换任务中取得了较好的效果,但同时也增加了模型复杂度与训练时间,而且难以关注到图中关键区域的所有细节,图像生成效果仍有提升的空间。针对上述问题,提出一种基于双专用注意力机制引导的循环生成对抗网络(Dual-SAG-CycleGAN),分别对生成器和判别器采用不同的注意力机制进行引导。首先,提出一种名为SAG(Special Attention-mechanism Guided)的专用注意力模块来引导生成器工作,在提升生成图像质量的同时降低网络的复杂度;然后,对判别器采用基于CAM(Class Activation Mapping)的专用注意力机制引导模块,抑制生成器生成无关的噪声;最后,提出背景掩码的循环一致性损失函数,引导生成器生成更加精准的掩码图,更好地辅助图像转换。实验证明,本文方法与现有同类模型相比,网络模型参数量降低近32.8%,训练速度快34.5%,KID与FID最低分别可达1.13和57.54,拥有更高的成像质量。 展开更多

关键词 生成对抗网络 无匹配图像转换 专用注意力机制 循环一致性损失 图像生成

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基于U-GAN神经网络的视频图像去雨雾技术 被引量：1

7

作者 江齐 蔡若君 +4 位作者 叶武剑 刘怡俊 李海涛 何雯轩 刘峰 《现代计算机（中旬刊）》 2018年第12期37-40,共4页

现今对视频的追求已从原来的如何获取到现在的如何处理,到如何得到更美观的视频图像做各种的视频图像处理。但在获取视频时可能由于天气等原因,使得视频资料有着雨雾遮挡的情况,这时视频图像的去雨雾技术则起着重要的作用。使用U-GAN神... 现今对视频的追求已从原来的如何获取到现在的如何处理,到如何得到更美观的视频图像做各种的视频图像处理。但在获取视频时可能由于天气等原因,使得视频资料有着雨雾遮挡的情况,这时视频图像的去雨雾技术则起着重要的作用。使用U-GAN神经网络对含雨雾的视频进行处理,可以得到一种去雨雾的GAN模型,能够快速处理雨雾视频图像,得到清晰美观的视频图像。 展开更多

关键词 去雨雾技术 GAN神经网络 视频图像增强

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基于Inception-V3网络的双阶段数字视频篡改检测算法 被引量：2

8

作者 翁韶伟 彭一航 +2 位作者 危博 易林 叶武剑 《广东工业大学学报》 CAS 2019年第6期16-23,共8页

为了克服现有数字视频取证算法识别准确率低、定位能力差等缺点,提出一种具有高识别率且定位准确的基于Inception-V3网络的二级分类取证算法.在第一级分类器中提出简单的阈值判断方法来区分原始和篡改视频,第二级分类器将采用Inception... 为了克服现有数字视频取证算法识别准确率低、定位能力差等缺点,提出一种具有高识别率且定位准确的基于Inception-V3网络的二级分类取证算法.在第一级分类器中提出简单的阈值判断方法来区分原始和篡改视频,第二级分类器将采用Inception-V3网络的稠密卷积核结构来自动提取篡改视频帧的高维多尺度特征.高维多尺度特征有助于提升篡改视频帧的识别率.实验结果表明,本文提出的算法不仅能准确地检测出篡改视频,还能从篡改视频中精确定位出篡改帧. 展开更多

关键词 数字视频取证 视频篡改识别 Inception-V3网络 篡改帧定位

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结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类 被引量：1

9

作者 谭润 叶武剑 刘怡俊 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期237-242,249,共7页

细粒度图像分类旨在对属于同一基础类别的图像进行更细致的子类划分,其较大的类内差异和较小的类间差异使得提取局部关键特征成为关键所在。提出一种结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类算法。为充分提取具有区分度的局部关... 细粒度图像分类旨在对属于同一基础类别的图像进行更细致的子类划分,其较大的类内差异和较小的类间差异使得提取局部关键特征成为关键所在。提出一种结合双语义数据增强与目标定位的细粒度图像分类算法。为充分提取具有区分度的局部关键特征,在训练阶段基于双线性注意力池化和卷积块注意模块构建注意力学习模块和信息增益模块,分别获取目标局部细节信息和目标重要轮廓这2类不同语义层次的数据,以双语义数据增强的方式提高模型准确率。同时,在测试阶段构建目标定位模块,使模型聚焦于分类目标整体,从而进一步提高分类准确率。实验结果表明,该算法在CUB-200-2011、FGVC Aircraft和Stanford Cars数据集中分别达到89.5%、93.6%和94.7%的分类准确率,较基准网络Inception-V3、双线性注意力池化特征聚合方式以及B-CNN、RA-CNN、MA-CNN等算法具有更好的分类性能。 展开更多

关键词 细粒度图像分类 数据增强 双线性网络 注意力学习 目标定位

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基于深度学习的二维码定位与检测技术

10

作者 蔡若君 陈浩文 +4 位作者 叶武剑 刘怡俊 吕月圆 陈穗霞 刘峰 《现代计算机》 2018年第22期41-44,共4页

近年来,二维码因其包含更多的信息存储成为移动终端上较为普遍的编码方式,广泛应用于手机支付、公共交通等场景。在带来高效的信息交互同时,现有的二维码识别技术有一定的局限性,例如只能识别黑白、高分辨率等特定的二维码。深度学习具... 近年来,二维码因其包含更多的信息存储成为移动终端上较为普遍的编码方式,广泛应用于手机支付、公共交通等场景。在带来高效的信息交互同时,现有的二维码识别技术有一定的局限性,例如只能识别黑白、高分辨率等特定的二维码。深度学习具有很强的表征能力,采用Mask R-CNN算法,对多种类别的二维码进行归类分析,实现基于深度卷积网络的端到端的二维码定位与检测系统,在制作标记相应数据集并训练后,实验获得较好的效果。 展开更多

关键词 深度学习 二维码 定位与检测

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基于深度学习和MFCC特征的脑卒中预测方法 被引量：2

11

作者 陈鸥宇 刘怡俊 +2 位作者 叶武剑 牟志伟 李琪 《信息与电脑》 2019年第3期141-143,共3页

脑卒中(cerebral stroke)又称中风、脑血管意外(cerebralvascular accident,CVA),是一种急性脑血管疾病,是我国成年人群致死、致残的首位病因,具有发病率高、致残率高、死亡率高和复发率高的特点。目前,针对脑卒中的治疗手段有限,而且... 脑卒中(cerebral stroke)又称中风、脑血管意外(cerebralvascular accident,CVA),是一种急性脑血管疾病,是我国成年人群致死、致残的首位病因,具有发病率高、致残率高、死亡率高和复发率高的特点。目前,针对脑卒中的治疗手段有限,而且疗效不太理想,预防是现阶段最好的治疗措施。为了有效预防脑卒中,笔者提出了一种基于深度学习和梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cestrum Coefficient,MFCC)特征的脑卒中预测。首先,通过录音设备录取脑卒中患者和正常人的一小段特定语音;其次,对特定的语音做信号预处理,经预处理后对语音进行相应的梅尔变换,通过离散余弦变换获得MFCC语音特征;最后,将MFCC特征放入卷积神经网络进行模型训练,获取脑卒中的预测评价。实验结果表明,通过将MFCC特征输入到卷积神经网络进行模型训练,在预测准确性和鲁棒性方面具有较好表现。 展开更多

关键词 脑卒中 卷积神经网络 梅尔倒谱系数 深度学习

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基于多级脉冲特征集融合的行人重识别方法

12

作者 费孝如 叶武剑 +2 位作者 刘怡俊 吕友成 姜子星 《电脑知识与技术》 2022年第29期8-11,共4页

针对提取监控视频中行人的时空特征相对困难和使用步态这一时空特征进行小样本学习后,准确率相对较低的问题,提出一种基于多级脉冲特征集融合的行人重识别方法(MSSF)。首先,通过脉冲卷积提取基于步态图像帧的局部行人脉冲特征,在此基础... 针对提取监控视频中行人的时空特征相对困难和使用步态这一时空特征进行小样本学习后,准确率相对较低的问题,提出一种基于多级脉冲特征集融合的行人重识别方法(MSSF)。首先,通过脉冲卷积提取基于步态图像帧的局部行人脉冲特征,在此基础上,将局部脉冲特征映射为具有全局行人属性的脉冲特征集;接着通过融合不同深度级别的脉冲特征集来表征行人的时空多维特征,并使用水平金字塔进一步提取更具区分度的特征;最后,通过时空梯度反向传播优化网络参数。实验在CASIA-B数据集上进行,在小样本学习后,跨视角正确率最高达到了71.7%,提升4.91%,验证了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 行人重识别 步态特征 脉冲神经网络 多级脉冲 特征融合 时空梯度

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基于MK.1TE测试系统对芯片静电放电(ESD)测试分析 被引量：1

13

作者 吕友成 陈仲永 +1 位作者 聂帆宇 叶武剑 《现代信息科技》 2021年第18期35-39,共5页

ESD是指"静电释放"。静电是一种客观的自然现象,不均匀分布在芯片本身、人体和机器上以及芯片能够存在的环境及周围的事物上。这些静止的电荷随时都可能通过某种方式释放出来。静电释放的特点是高电压、低电量、小电流和作用... ESD是指"静电释放"。静电是一种客观的自然现象,不均匀分布在芯片本身、人体和机器上以及芯片能够存在的环境及周围的事物上。这些静止的电荷随时都可能通过某种方式释放出来。静电释放的特点是高电压、低电量、小电流和作用时间短。随着电子学系统和集成电路,比如专用集成电路(ASIC)或"片上系统(SOC)"的复杂度增加,测试和分析集成电路对静电释放的防护能力是非常重要的。该文将介绍集成电路产品基于MK.1TE测试系统的ESD测试方法和分析。 展开更多

关键词 静电放电 ESD MK.1TE测试系统 ESD击穿的临界电压

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基于梯度提升决策树的病理语音识别

14

作者 姜子星 叶武剑 +1 位作者 吕友成 刘怡俊 《电脑知识与技术》 2021年第35期131-133,共3页

病理语音是患者神经系统受损导致发音运动不协调所产生的语音。现有病理语音分析方法大多数采用频域语音特征如梅尔倒谱系数,并且识别模型也大多采用支持向量机模型。因此,提出一种时频特征短时傅里叶变换系数与梯度提升决策树的病理语... 病理语音是患者神经系统受损导致发音运动不协调所产生的语音。现有病理语音分析方法大多数采用频域语音特征如梅尔倒谱系数,并且识别模型也大多采用支持向量机模型。因此,提出一种时频特征短时傅里叶变换系数与梯度提升决策树的病理语音识别模型。首先,使用自建的脑卒中构音障碍数据集,提取语音的时频特征短时傅里叶变换系数。随后,结合梯度提升决策树算法进行分类识别。实验结果表明,提出的声学特征能够胜任脑卒中构音障碍识别任务。与梯度提升决策树分类器结合后,音节级别的准确率为68.5%,上升到说话人级别后准确率达到88.2%。 展开更多

关键词 梯度提升决策树 构音障碍识别 时频特征

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一种磁电偶极子的5G基站天线设计

15

作者 张双威 叶武剑 +1 位作者 刘怡俊 王善进 《现代电子技术》 2022年第3期5-9,共5页

Sub 6 GHz的3~5GHz的频段被作为5G基站天线的主频段进行使用,然而随着频段的升高,天线辐射范围的缩小及辐射功率衰减加大等问题不容忽视。文中设计了一款基于磁电偶极子的基站双极化天线单元,单元尺寸为0.50λ×0.50λ×0.23λ... Sub 6 GHz的3~5GHz的频段被作为5G基站天线的主频段进行使用,然而随着频段的升高,天线辐射范围的缩小及辐射功率衰减加大等问题不容忽视。文中设计了一款基于磁电偶极子的基站双极化天线单元,单元尺寸为0.50λ×0.50λ×0.23λ(中心频率为4 GHz),其在3~5 GHz内VSWR<1.5。天线单元相对带宽(VSWR<2)达到63.5%(2.9~5.6 GHz),其增益在3~5 GHz内大于7.8 dBi,单元的峰值增益达到了11 dBi左右,并实现了2×2的平面阵列仿真,天线阵列的峰值增益达到了17.2 dBi。由HFSS软件仿真可知,设计的天线不仅结构简单、紧凑,且覆盖带宽较大,能满足5G基站天线的需求。 展开更多

关键词 5G基站天线 磁电偶极子 天线设计 天线阵列 峰值增益 双极化天线

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基于知识蒸馏与改进ViT网络的花卉图像细粒度分类

16

作者 陈少真 叶武剑 刘怡俊 《光电子．激光》 CSCD 北大核心 2024年第1期29-40,共12页

由于自然条件下拍摄的花卉图像背景复杂,而且其存在类内差异性大和类间相似性高的问题,现有主流方法仅依靠卷积模块提取花卉的局部特征难以实现准确的细粒度分类。针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-Re... 由于自然条件下拍摄的花卉图像背景复杂,而且其存在类内差异性大和类间相似性高的问题,现有主流方法仅依靠卷积模块提取花卉的局部特征难以实现准确的细粒度分类。针对上述问题,本文提出了1种高精度、轻量化的花卉分类方法(ConvTrans-ResMLP),通过结合Transformer模块和残差MLP(multi-layer perceptron)模块实现对花卉图像的全局特征提取,并在Transformer模块中加入卷积计算使得模型仍保留提取局部特征的能力;同时,为了进一步将花卉分类模型部署到边缘设备中,本研究基于知识蒸馏技术实现对模型的压缩与优化。实验结果表明,本文所提出的方法在Oxford 17、Oxford 102和自制的Flowers 32数据集上的准确率分别达98.62%、97.61%和98.40%;知识蒸馏后本文的轻量化模型的大小约为原来的1/18,而准确率仅下降2%左右。因此,本研究能较好地提升边缘设备下花卉细粒度分类的效率,对促进花卉培育的自动化发展具有切实意义。 展开更多

关键词 深度学习 花卉图像分类 自注意力机制 知识蒸馏 迁移学习

原文传递

基于图像感知与分割的自动背景虚化算法 被引量：4

17

作者 刘成民 叶武剑 刘怡俊 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第4期61-70,共10页

针对单目移动设备难以拍摄出背景虚化图像的问题,结合深度学习的图像感知与分割算法,提出了一种图像自动背景虚化算法。基于深度学习的图像感知与分割算法得到图像的焦点图、深度图和掩码图三种辅助图。利用辅助图自动确定主体或由用户... 针对单目移动设备难以拍摄出背景虚化图像的问题,结合深度学习的图像感知与分割算法,提出了一种图像自动背景虚化算法。基于深度学习的图像感知与分割算法得到图像的焦点图、深度图和掩码图三种辅助图。利用辅助图自动确定主体或由用户指定主体,并计算背景各区域的深度。利用多尺度高斯滤波对背景各区域进行不同程度的虚化处理。将虚化后的各区域与主体融合,并进行边缘优化,生成一幅背景虚化图。实验结果表明,本文算法利用基于深度学习的感知图实现更准确灵活的图像虚化处理,并能在多种场景下实现对图像的自动定焦或对指定区域的重定焦,产生的虚化效果自然且富有层次感,能较好地突显主题。 展开更多

关键词 图像处理 背景虚化 图像感知 图像分割 边缘优化 自动定焦

原文传递

基于递进式混合特征的篡改图片识别算法 被引量：1

18

作者 彭一航 叶武剑 刘怡俊 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2022年第2期273-281,共9页

针对现有检测算法难以抵抗组合攻击的缺点,提出一种基于混合特征的复制-粘贴篡改识别算法。与传统算法使用固定阈值不同,所提算法采用无阈值相似子块提取方法来选择具有高相关性的子块。同时,为获取更多的局部信息,提出一种自适应子块... 针对现有检测算法难以抵抗组合攻击的缺点,提出一种基于混合特征的复制-粘贴篡改识别算法。与传统算法使用固定阈值不同,所提算法采用无阈值相似子块提取方法来选择具有高相关性的子块。同时,为获取更多的局部信息,提出一种自适应子块合成方案以避免子块出现混叠。另外,针对尺度不变特征变换(SIFT)特征无法区分自然相似区域与篡改区域的问题,所提算法结合矩特征的优点,提取合成子块的递进式混合特征以此来降低算法的虚警率。实验结果表明,所提算法在MICC-F2000数据集上的灵敏度(TPR)与F1分别为97.2%与92.9%,在MICC-F220数据集上的TPR与F1为98.2%与95.1%,说明所提算法具有良好的检测能力。 展开更多

关键词 成像系统 复制-粘贴篡改 混合特征 图片篡改识别 尺度不变特征变换 HU矩

原文传递