Konventionella copy-move förfalskning detektionsmetoder mest använda sig av handgjorda funktioner för att utföra funktionsextraktion och patch matchning. Diskriminerande förmåga och variation till särskilda omvandlingar av handgjorda funktioner är dock inte tillräckligt bra, vilket innebär begränsningar i utförandet av detektion av kopieringsförfalskade förfalskningar. För att lösa detta problem, föreslår vi att använda Convolutional Kernel Network för att utföra kopierings flytta förfalskning upptäckt. Convolutional Kernel Network är ett slags datadriven lokal deskriptor med den djupa konvolutionsarkitekturen. Den kan uppnå konkurrenskraftiga resultat för sin utmärkta diskriminativa förmåga. Att väl anpassa sig till tillståndet för kopiering-rörlighet förfalskning detektion, tre betydande förbättringar görs: För det första, vårt Convolutional Kernel Network rekonstrueras för GPU. Den GPU-baserade rekonstruktionen resulterar i hög effektivitet och gör det möjligt att applicera på tusentals patchar som matchar i copy-move förfalskning upptäckt. För det andra föreslås en strategi för distribution av nyckelpunkter som bygger på segmentering för att skapa homogena fördelade nyckelpunkter. Sist men inte minst används en adaptiv översegmenteringsmetod. Experiment om de allmänt tillgängliga datamängderna genomförs för att vittna om den föreslagna metodens senaste resultat.
Som en typ av bild kriminalteknik metod, state-of-theart copy-move förfalskning detektionsmetoder också använda sig av lokala funktioner jämförelse REF.
Copy-move forgery detection based on convolutional kernel network
{'venue': 'Multimedia Tools and Applications', 'journal': 'Multimedia Tools and Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}