[發(fā)明專利]一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811218892.7
• 申請日: 2018-10-19
• 公開（公告）號: CN109543674B
• 公開（公告）日: 2023-04-07
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 李岳楠;張凱昱
• 申請（專利權(quán)）人: 天津大學(xué)
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/74;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/50;G06N3/0475;G06N3/0464;G06N3/0455;G06N3/082
• 代理公司: 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所 12201
• 代理人: 李林娟

1.一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

對訓(xùn)練集中的原始圖像施加失真處理生成拷貝圖像，對原始圖像和拷貝圖像作歸一化預(yù)處理，并將原始圖像和對應(yīng)的拷貝圖像構(gòu)成正樣本，將不同的原始圖像構(gòu)成負樣本；

隨機初始化生成器和鑒別器的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，用生成器生成原始圖像的篡改圖像，之后固定生成器參數(shù)，用原始圖像、拷貝圖像和篡改圖像訓(xùn)練鑒別器；

固定鑒別器參數(shù)，訓(xùn)練生成器生成用于對抗鑒別器的篡改圖像；

交替訓(xùn)練鑒別器和生成器達到迭代次數(shù)后結(jié)束訓(xùn)練；

所述用原始圖像、拷貝圖像和篡改圖像訓(xùn)練鑒別器具體為：

將生成器生成的篡改圖像與原始圖像構(gòu)成對抗樣本T^s＝(x,G(x))，用鑒別器生成原始圖像、拷貝圖像和篡改圖像的哈希并計算各自樣本的哈希距離；

分別統(tǒng)計正、負樣本的哈希距離直方圖，記為H(d₊)和H(d_-)，通過最小化兩個直方圖的重疊面積對鑒別器的拷貝檢測性能進行優(yōu)化；

在訓(xùn)練鑒別器時，將對抗樣本T^s的哈希距離d_s的直方圖H(d_s)與正樣本T⁺對應(yīng)的直方圖H(d₊)合并，鑒別器的目標(biāo)是將對抗樣本T^s分類為拷貝圖像對，即正樣本；固定生成器，最小化損失函數(shù)；

所述損失函數(shù)具體為：

其中，

式中：m表示訓(xùn)練集中的樣本個數(shù)，x_i表示訓(xùn)練集中第i個原始圖像，示由第i個原始圖像生成的失真圖像，D(.)表示鑒別器，H(.)表示直方圖，G(x_i)表示生成器生成的篡改圖像；g表示直方圖中分組(Bins)的數(shù)目，min_j(,)表示取兩個直方圖第j個分組的最小值，d₊表示從正樣本T⁺計算得到的哈希距離，d_-表示從負樣本T^-計算得到的哈希距離，d_s表示從對抗樣本T^s計算得到的哈希距離。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測方法，其特征在于，所述鑒別器由卷積層、池化層和全連接層構(gòu)成，輸入是訓(xùn)練集中的樣本圖像或者是由生成器生成的圖像，鑒別器的最后一層輸出圖像哈希，通過比對哈希之間的距離實現(xiàn)拷貝檢測。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測方法，其特征在于，

所述鑒別器使用卷積層對輸入進行特征提取，每層的卷積核尺寸是j_i×j_i，步長是n_i，卷積核個數(shù)是s_i，其中對每層卷積結(jié)果進行批歸一化然后進行激活；

卷積層與池化層交替出現(xiàn)，所述鑒別器采用最大池化方式，池化核的大小是k₁×k₁，步長是f₁；

卷積層的輸出作為全連接層的輸入，全連接層中對激活函數(shù)之前的結(jié)果作批歸一化。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測方法，其特征在于，所述生成器采用編碼-解碼的結(jié)構(gòu)，編碼器將圖像映射為特征矢量，通過對特征矢量的擾動實現(xiàn)對原始輸入圖像的篡改，解碼器將擾動后的特征矢量映射為圖像。