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基于非抽样Contourlet变换的图像模糊取证 总被引:2,自引:0,他引:2
数字图像被动盲取证技术是对图像的完整性和真实性进行鉴别.图像遭受篡改操作后,为了消除图像伪造在拼接边缘产生畸变,伪造者通常会采用后处理消除伪造痕迹,其中,模糊操作是最常用的手法之一.因此提出了一种针对人工模糊的取证方法.首先,利用非抽样Contourlet变换分析图像边缘点特征进行边缘点分类;然后通过统计正常边缘点与模糊边缘点之间的差异鉴别模糊边缘;最后引入局部清晰度来区分人工模糊与离焦模糊,从而最终标定人工篡改边缘痕迹.实验表明该方法能够有效地检测出图像人工模糊篡改操作,较为准确地定位图像篡改边界.伪造图像边缘模糊越严重方法的检测效果越好.与其他模糊检测方法相比所提方法具有像素级别定位能力. 相似文献
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提出一种基于鲁棒Hash的视频拷贝检测方案.通过对特征点进行分类,选取在时空域上持久存在的稳定点,对邻域点进行微分计算构造局部特征.将多维特征数据进行Hilbert编码,并选取有效位作为检测Hash码.为了准确的在目标视频中定位可疑内容,提出了Hash匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,提高匹配精度.实验结果表明本方案拥有较好检测性能,适用于视频内容的拷贝检测. 相似文献
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感知质量和容量一直是图像隐写算法设计中难以折中的两个要素,如何取得更好的综合性能已吸引了很多研究者的兴趣.提出一种基于自适应量化嵌入器的隐写方法.这一方法通过改变某一载体信号所在子空间的索引来调制秘密信息,自适应特性体现在决定着子空间尺寸的分割码本的设计上.将这种隐写方法用于以2×2图像块为单元的数字图像隐写算法设计中,并将分割码本设计得具备HVS特性以取得较好的折中效果.实验表明,算法在感知质量和容量方面具有较好的综合性能. 相似文献
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基于局部排序的视频拷贝检测 总被引:2,自引:0,他引:2
排序法是一种常用的视频拷贝检测方法.为获得更佳的检测性能,提出一种基于排序特征的视频拷贝检测方案.该方案将帧进行分块,并按照Hilbert曲线顺序分别计算曲线上相邻块的灰度关系排序特征,生成用于检测的哈希码;为了准确地在目标视频中定位可疑内容,提H{了哈希匹配方案,将序列相似度作为匹配的依据,并引入动态规划的方法提高匹配精度;最后构造了拷贝测试样本,并与传统的排序签名检测方案进行性能对比实验.结果表明,文中方案拥有较好的检测性能,适用于视频内容的拷贝检测. 相似文献
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考虑到基于深度学习的恶意域名检测方法计算开销大,难以有效应用于真实网络场景域名检测实际,设计了一种基于可分离卷积的轻量级恶意域名检测算法。该模型使用可分离卷积结构,能够对卷积过程中的每一个输入通道进行深度卷积,然后对所有输出通道进行逐点卷积,在不减少卷积特征提取效果的情况下,有效减少卷积过程的参数量,实现更加快速的卷积过程并不降低模型的准确性。同时,为了减轻模型训练过程中正负样本数量不平衡与样本难易程度不平衡的情况对模型分类准确率的影响,引入了一种聚焦损失函数。所提算法在公开数据集上与 3 种典型的基于深度神经网络的检测模型进行对比,实验结果表明,算法能够达到与目前最优模型接近的检测准确率,同时能够显著提升在CPU上的模型推理速度。 相似文献
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大规模人脸数据集上的快速检索是人脸识别应用的关键问题。较短长度人脸哈希方法可降低人脸特征比对的计算量,有助于大规模人脸识别的应用。为此提出了一种基于三元组损失函数的深度人脸哈希方法,通过优化三元组损失函数训练深度卷积神经网络以提取图像深层特征,使得由该特征表征的同类图像在欧式空间中的距离尽可能小,不同类图像在欧式空间中的距离尽可能大;通过在深度网络后添加随机映射层,进一步将高维特征映射到低维空间,并通过阈值化将低维空间映射到汉明空间。在多个标准的数据集上的实验结果表明本文方法相比于现有其他方法的优越性。 相似文献
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提出了一种基于可视可擦除水印和数字指纹的多媒体安全分发方案.利用可视水印提供预览视频,支持用户获得授权后的可视水印擦除,伴随擦除过程同时完成用户指纹的嵌入. 相似文献