基于双流Faster R-CNN的图像拼接篡改定位算法因综合考虑彩色图像及其噪声图像作为输入而获得良好性能。但是,它仍存在两个不足,定位精度只是块级且经过隐写分析富模型产生的噪声图易夹杂大量冗余非篡改区域信息。为此,提出一种基于双流Faster R-CNN的像素级拼接篡改定位模型。针对第一个缺陷,增加一个全卷积网络分支实现像素级定位。针对第二个缺陷,采用错误等级分析噪声模型替代隐写分析富模型用于提取噪声图。实验结果表明提出算法较现有算法提高了近10%的准确率。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
