[發(fā)明專利]一種大規(guī)模雙盲相機(jī)源檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201811265669.8
• 申請日: 2018-10-29
• 公開（公告）號(hào): CN109543776B
• 公開（公告）日: 2021-01-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 韋世奎;蔣翔;趙耀;趙瑞珍
• 申請（專利權(quán)）人: 北京交通大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/64
• 分類號(hào): G06K9/64;G06K9/62
• 代理公司: 北京市誠輝律師事務(wù)所 11430
• 代理人: 范盈

1.一種大規(guī)模雙盲相機(jī)源檢測方法，其特征在于包含以下步驟：

a)訓(xùn)練孿生深度網(wǎng)絡(luò)，以提取圖像的相機(jī)源特征；本發(fā)明針對不同相機(jī)的不同分辨率的問題，將所有圖像剪切成256×256的若干圖像塊，并通過訓(xùn)練結(jié)合了度量損失和分類損失的深度模型，得到具有較好泛化能力的相機(jī)源特征；

b)快速相似性矩陣計(jì)算方法，以應(yīng)對大規(guī)模數(shù)據(jù)；借助提取的分類特征，我們利用詞袋模型找出每個(gè)樣本的k個(gè)最近鄰，以快速地得到較為粗糙的相似性矩陣；此后，對于得到的k個(gè)最近鄰，我們利用提取的度量特征計(jì)算更加準(zhǔn)確的相似性數(shù)值，并更新相似性矩陣的對應(yīng)位置；而對于非k近鄰的位置，我們使用0來填充；

c)相機(jī)源檢測優(yōu)化方程及求解，以得到被測數(shù)據(jù)集的相機(jī)源數(shù)量和圖像-相機(jī)對應(yīng)關(guān)系；本發(fā)明構(gòu)造分類矩陣，利用類間、類內(nèi)相似性以及行稀疏性的約束，構(gòu)造了優(yōu)化方程；并借助ADMM算法對方程進(jìn)行求解，對數(shù)據(jù)集的相機(jī)源數(shù)量和圖像-相機(jī)對應(yīng)關(guān)系進(jìn)行了預(yù)測。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種大規(guī)模雙盲相機(jī)源檢測方法，其特征在于步驟a中結(jié)合度量損失和分類損失訓(xùn)練特征提取模型；該模型并不局限于某種特定的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)，即所有可用于分類任務(wù)的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)皆適用與該模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的一種大規(guī)模雙盲相機(jī)源檢測方法，其特征在于步驟b中的快速相似性矩陣計(jì)算方法，即包括利用分類特征和詞袋模型計(jì)算粗糙的相似性矩陣，以及利用度量特征對相似性矩陣對應(yīng)位置進(jìn)行精細(xì)化計(jì)算的方法。

4.根據(jù)權(quán)利要求1中所述的一種大規(guī)模雙盲相機(jī)源檢測方法，其特征在于步驟c中的優(yōu)化方程建模和求解方法，即包括利用類內(nèi)、類間相似性和行稀疏三個(gè)約束條件構(gòu)建優(yōu)化模型，定義分類矩陣和基于ADMM框架的優(yōu)化方程求解。