申请/专利权人：上海合合信息科技股份有限公司;上海临冠数据科技有限公司;上海生腾数据科技有限公司;上海盈五蓄数据科技有限公司

申请日：2023-12-18

公开（公告）日：2024-03-19

公开（公告）号：CN117726871A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V20/00;G06V10/82

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.05#实质审查的生效;2024.03.19#公开

摘要：本发明公开了一种使用掩码优化的图像伪造检测方法。将图像输入多个训练好的用于图像真伪判断的二分类人工智能模型，得到多个二分类模型的输出结果Pi。得到二分类模型的整体输出结果的信任度为高或低。如果二分类模型的整体输出结果的信任度高，输入图像的最终判伪预测概率Pe是全部二分类模型的输出结果Pi的平均值。否则将该图像输入一个训练好的用于在图像中检测伪造区域的掩码检测人工智能模型。根据掩码图像判断掩码检测模型对输入图像是否为伪造图像的倾向性意见，并基于该倾向性意见对二分类模型的输出结果进行优化。本发明使用掩码检测模型得到的掩码图像辅助改善二分类模型输出的概率，两者结合来提高图像判伪的精确度。

主权项：1.一种使用掩码优化的图像伪造检测方法，其特征是，包括如下步骤；步骤S1：将图像输入多个训练好的用于图像真伪判断的二分类人工智能模型，得到多个二分类模型的输出结果Pi；步骤S2：根据多个二分类模型的输出结果Pi进行判断，得到二分类模型的整体输出结果的信任度为高或低；步骤S3：如果二分类模型的整体输出结果的信任度高，输入图像的最终判伪预测概率Pe是全部二分类模型的输出结果Pi的平均值；步骤S4：如果二分类模型的整体输出结果的信任度低，将该图像输入一个训练好的用于在图像中检测伪造区域的掩码检测人工智能模型，得到一张与输入图像相同大小的掩码图像；掩码图像中的每个像素的不同取值来表示该像素点属于被篡改像素的概率；步骤S5：根据掩码图像判断掩码检测模型对输入图像是否为伪造图像的倾向性意见，并基于该倾向性意见对二分类模型的输出结果进行优化；步骤S6：将全部二分类模型的优化后的输出结果进行加权累加计算得到融合概率；根据去噪后的掩码图像与融合概率得到输入图像的最终判伪预测概率Pe。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海合合信息科技股份有限公司;上海临冠数据科技有限公司;上海生腾数据科技有限公司;上海盈五蓄数据科技有限公司 一种使用掩码优化的图像伪造检测方法及装置

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