[發(fā)明專(zhuān)利]生成圖像溯源方法與裝置、模型訓(xùn)練方法與裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110872711.8 | 申請(qǐng)日: | 2021-07-30 |
| 公開(kāi)(公告)號(hào): | CN113627503B | 公開(kāi)(公告)日: | 2023-10-24 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 曹娟;楊天韻;謝添;李錦濤 | 申請(qǐng)(專(zhuān)利權(quán))人: | 中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所 |
| 主分類(lèi)號(hào): | G06V10/764 | 分類(lèi)號(hào): | G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京律誠(chéng)同業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11006 | 代理人: | 祁建國(guó) |
| 地址: | 100080 北*** | 國(guó)省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 生成 圖像 溯源 方法 裝置 模型 訓(xùn)練 電子設(shè)備 存儲(chǔ) 介質(zhì) | ||
1.一種生成圖像溯源模型訓(xùn)練方法,其特征在于,包括:
步驟1,將生成圖像輸入至生成器以獲取對(duì)應(yīng)該生成圖像的一指紋;
步驟2,將該指紋添加至隨機(jī)選取的一真實(shí)圖像上,得到一帶指紋圖像;
步驟3,將該帶指紋圖像分別輸入至鑒別器和輔助分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練。
2.如權(quán)利要求1所述的生成圖像溯源模型訓(xùn)練方法,其特征在于,該步驟1包括:
步驟11,將該生成圖像輸入至該生成器的編碼器以投射出一隱向量;
步驟12,該生成器的解碼器將該隱向量轉(zhuǎn)換為對(duì)應(yīng)該生成圖像的該指紋。
3.如權(quán)利要求2所述的生成圖像溯源模型訓(xùn)練方法,其特征在于,還包括:
將該隱向量輸入至一分類(lèi)頭進(jìn)行訓(xùn)練以該分類(lèi)頭具有預(yù)測(cè)該生成圖像的類(lèi)別的能力;
其中,該分類(lèi)頭由平均池層和全連通層構(gòu)成。
4.如權(quán)利要求1所述的生成圖像溯源模型訓(xùn)練方法,其特征在于,還包括:
使用該生成圖像對(duì)該輔助分類(lèi)器進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練,以使其具有分類(lèi)該生成圖像的能力。
5.如權(quán)利要求1所述的生成圖像溯源模型訓(xùn)練方法,其特征在于,采用輔助分類(lèi)損失函數(shù)對(duì)該輔助分類(lèi)器進(jìn)行約束,
其中,LCE表示交叉熵?fù)p失,C表示輔助分類(lèi)器,xfp表示帶指紋圖像,y表示生成圖像類(lèi)別。
6.如權(quán)利要求1所述的生成圖像溯源模型訓(xùn)練方法,其特征在于,采用對(duì)抗損失函數(shù)和分別約束該鑒別器區(qū)分該帶指紋圖像和該生成圖像,以及該生成器生成的該指紋添加至該真實(shí)圖像得到的該帶指紋圖像能夠愚弄該鑒別器,
其中,D表示鑒別器,G表示分類(lèi)器,xfp表示帶指紋圖像,x表示生成圖像,E表示期望。
7.如權(quán)利要求1所述的生成圖像溯源模型訓(xùn)練方法,其特征在于,還包括:
采用采用VGG-16感知損失函數(shù)約束該帶指紋圖像與對(duì)應(yīng)的該真實(shí)圖像在視覺(jué)上保持一致,
其中,|| ||表示L2損失,F(xiàn)表示VGG特征提取器,xfp表示帶指紋圖像,xreal表示真實(shí)圖像。
8.如權(quán)利要求3所述的生成圖像溯源模型訓(xùn)練方法,其特征在于,采用隱向量分類(lèi)損失函數(shù)對(duì)該分類(lèi)頭進(jìn)行約束,
其中,LCE表示交叉熵?fù)p失,H表示該分類(lèi)頭,z表示該隱向量,y表示生成圖像類(lèi)別。
9.一種生成圖像溯源模型訓(xùn)練裝置,其特征在于,包括:
指紋生成單元,用于將生成圖像輸入至生成器以獲取對(duì)應(yīng)該生成圖像的一指紋;
帶指紋圖像獲取單元,用于將該指紋添加至隨機(jī)選取的一真實(shí)圖像上,得到一帶指紋圖像;
第一訓(xùn)練單元,將該帶指紋圖像分別輸入至鑒別器和輔助分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練。
10.如權(quán)利要求9所述的生成圖像溯源模型訓(xùn)練裝置,其特征在于,還包括:
第二訓(xùn)練單元,用于將該隱向量輸入至一分類(lèi)頭進(jìn)行訓(xùn)練以使該分類(lèi)頭具有預(yù)測(cè)該生成圖像的類(lèi)別的能力;
其中,該分類(lèi)頭由平均池層和全連通層構(gòu)成。
11.一種生成圖像溯源方法,其特征在于,包括:
步驟4,將一待識(shí)別生成圖像輸入至由權(quán)利要求1-8任一所述的方法訓(xùn)練得到的生成器以獲取對(duì)應(yīng)該待識(shí)別生成圖像的指紋;
步驟5,將該指紋與指紋庫(kù)中的預(yù)存指紋進(jìn)行匹配,其中與該指紋最近似的該預(yù)存指紋的類(lèi)別為該待識(shí)別生成圖像的類(lèi)別。
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