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图像重采样检测是图像取证领域的重要任务,其目的是检测图像是否经过重采样操作。现有的基于深度学习的重采样检测方法大多只针对特定的重采样因子进行研究,而较少考虑重采样因子完全随机的情况。本文根据重采样操作中所涉及的插值技术原理设计了一组高效互补的图像预处理结构以避免图像内容的干扰,并通过可变形卷积层和高效通道注意力机制(efficient channel attention, ECA)分别提取和筛选重采样特征,从而有效提高了卷积神经网络整合提取不同重采样因子的重采样特征的能力。实验结果表明,无论对于未压缩的重采样图像还是JPEG压缩后处理的重采样图像,本文方法都可以有效检测,且预测准确率相比现有方法均有较大提升。 相似文献
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以蛋白石页岩为载硫体, 通过化学沉积法制备蛋白石页岩/硫复合材料, 再利用化学氧化聚合法在其表面包覆一层聚苯胺, 制备出一种新型的蛋白石页岩/硫-聚苯胺复合材料, 作为锂硫电池的正极材料。SEM、TEM和BET等测试结果表明蛋白石页岩呈层状多孔结构, 小尺寸硫在材料内分布均匀,聚苯胺包覆的厚度约为400 nm。电化学性能测试表明, 蛋白石页岩/硫-聚苯胺正极活化后放电比容量最高达到1164.93 mAh/g, 在0.5C (1.0C=1675 mA/g)倍率下, 循环300次后放电比容量为539.30 mAh/g, 库伦效率始终保持在95%以上, 说明蛋白石页岩具有良好的吸附性, 同时导电聚苯胺包覆层具有双效固硫的作用, 有利于吸附多硫化物和抑制穿梭效应。 相似文献
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现存的使用噪声特征的多篡改类型图像伪造检测算法,往往不能有效地检测篡改区域和非篡改区域之间的特征差异,特别是对复制-粘贴篡改类型。为此,提出一种融合残差反馈和自注意力机制的双流编-解码器图像篡改取证网络,通过两个流分别检测RGB像素的非自然边缘等篡改伪影和局部噪声不一致性。首先,在编码器阶段使用多个融合残差反馈的双重残差单元提取相关篡改特征,以获得粗特征图;其次,通过改进后的自注意力机制对粗特征图进行进一步特征增强;随后,将互相对应的编码器浅层特征和解码器深层特征进行融合;最后,串联融合两个流最终提取到的篡改特征,再通过一个特殊卷积操作实现对篡改区域的像素级定位。实验结果表明,所提网络在COVERAGE数据集上的F1值和曲线下面积(AUC)优于对比网络。在NIST16、Columbia数据集上,所提网络的F1值相较于TED-Net(Two-stream Encoder-Decoder Network)分别提高了9.8和7.7个百分点,AUC分别提高了1.1和6.5个百分点。所提网络在复制-粘贴篡改类型检测上取得了良好的效果,并且也适用于其他篡改类型检测。同时,该网络能在像素级上对篡改区... 相似文献
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目的: 研究去除 IgG 的系统性红斑狼疮(SLE) 合并血小板减少患者的血清, 对正常脐带血巨核细胞克隆形成单位(CFU-MK) 生成的影响。方法: 建立正常人脐带血单个核细胞在血小板生成素(TPO) 等作用下, 向 CFU-MK 分化的半固体培养体系;亲和层析去除 SLE 血小板减少患者血清中的 IgG 组分并加入培养体系, 研究干预前后CFU-MK集落形成的数量和形态学差异 。结果: 正常脐带血(n =10) CFU-MK 集落数为(69.3 ±19.4) 个/片, 多为中~大集落 ;加入 SLE 血小板减少患者血清(n =4) 后, 集落数为(58.5±32.5) 个/片, 与正常相比变化相近(P >0.05) , 但其中一例患者减少为 29 个/片;去除血清 IgG 组分后(n =4) ,CFU-MK 为(73.0±28.3) 个/片, 与正常相比变化相近(P >0.05) ;其中一例加入血清后减少为35 个/片, 去除 IgG 后仍为 31 个/片, CFU-MK 生成抑制未解除。形态学上, 加患者血清后大集落数由正常对照的(37.4 ±10.9) 个/片显著减少为(9.0±8.8) 个/片(P<0.05) ;去除 IgG 后, 大集落数亦显著减少为(8.3±3.9) 个/片(P<0.05) 。而加入患者血清或去除 IgG 后, 小集落相对数量比正常对照显著增多(P<0.05) 。结论: SLE 血小板减少患者血清中可能存在阻碍 CFU-MK 分化发育的抑制物, 这种抑制物可能不依赖于血清 IgG 组分。 相似文献
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