[發(fā)明專利]抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110665199.X
• 申請日: 2021-06-16
• 公開（公告）號: CN113255571B
• 公開（公告）日: 2021-11-30
• 發(fā)明（設計）人: 董晶;王偉;彭勃;王建文;項偉;樊紅興
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/90
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產(chǎn)權代理有限公司 11662
• 代理人: 孫劍鋒;李永葉

1.抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：截取原始圖像中臉部區(qū)域，刪除無用的背景信息，然后將所得到的人臉圖像調(diào)整到固定的大小，得到人臉圖像文本；

S2：將所述人臉圖像文本由RGB顏色空間分量轉換到YCbCr顏色空間分量，得到YCbCr圖像文本；

S3：將所述YCbCr圖像文本分割成一系列8×8像素的塊；

S4：將所述YCbCr圖像文本中的每一個8×8像素的塊的每個顏色空間通道的分量數(shù)據(jù)進行離散余弦變換，將YCbCr顏色空間分量轉化為192個頻率通道，將所述YCbCr圖像文本經(jīng)過離散余弦變換后轉化為192個頻率通道的數(shù)據(jù)；

S5：在192個頻率通道的數(shù)據(jù)中挑選中低頻的通道數(shù)據(jù)；

S6：將所述中低頻的通道數(shù)據(jù)輸入CNN網(wǎng)絡進行圖像檢測；

所述挑選中低頻的通道數(shù)據(jù)的方法為：采用注意力機制計算所述192個頻率通道的權重，通過權重挑選所述中低頻的通道數(shù)據(jù)；

所述采用注意力機制計算所述192個頻率通道的權重的具體方法為：應用Squeeze-and-Excitation網(wǎng)絡計算所述192個頻率通道的權重，再通過權重挑選所述中低頻的通道數(shù)據(jù)。

2.根據(jù)權利要求1所述的抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法，其特征在于，所述通過權重挑選所述中低頻的通道數(shù)據(jù)的方法包括：權重大于通道選擇閾值則選擇所述權重對應的通道數(shù)據(jù)，所述通道選擇閾值的設置范圍為大于等于0.4，小于等于0.5。

3.根據(jù)權利要求1所述的抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法，其特征在于，所述通過權重挑選所述中低頻的通道數(shù)據(jù)的方法包括：選擇了6個固定的中低頻通道，其中有4個中低頻通道位于Y顏色空間分量，Cb顏色空間分量和Cr顏色空間分量中分別選擇了一個最低頻通道。

4.根據(jù)權利要求1所述的抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法，其特征在于，由Squeeze-and-Excitation網(wǎng)絡計算出的權重的L1范數(shù)構成所述CNN網(wǎng)絡和Squeeze-and-Excitation網(wǎng)絡訓練的損失函數(shù)的分量。

5.根據(jù)權利要求4所述的抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法，其特征在于，所述CNN網(wǎng)絡的具體結構為：以ResNet-50作為主干網(wǎng)絡，應用所述離散余弦變換將ResNet-50的前三層替換；將ResNet-50網(wǎng)絡的原殘差模塊中的兩個3*3的卷積層替換為了兩個1*1卷積層和一個3*3的卷積層。

6.根據(jù)權利要求5所述的抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法，其特征在于，由所述CNN網(wǎng)絡得到的二分類損失作為所述CNN網(wǎng)絡和Squeeze-and-Excitation網(wǎng)絡訓練的損失函數(shù)的分量。

7.根據(jù)權利要求6所述的抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法，其特征在于，所述CNN網(wǎng)絡和Squeeze-and-Excitation網(wǎng)絡訓練的損失函數(shù)的具體形式為：

其中，

：損失函數(shù)；

：二分類損失；

λ：權重稀疏性參數(shù)，超參數(shù)；

：權重的L1范數(shù)，具體形式為，；

：Squeeze-and-Excitation網(wǎng)絡計算出的所述192個頻率通道的權重；

N：頻率通道總數(shù)為192。

8.根據(jù)權利要求7所述的抗JPEG壓縮的偽造圖像檢測方法，其特征在于，所述權重稀疏性參數(shù)的取值范圍為：0.000005≤λ≤0.0001。