【摘要】：在信息技術(shù)快速發(fā)展的今天,數(shù)字圖像獲取的便捷性導(dǎo)致大量未經(jīng)授權(quán)的拷貝圖像在網(wǎng)上出現(xiàn)。人們肆意篡改和濫用被保護(hù)圖片的狀態(tài),已讓圖像拷貝檢測技術(shù)的應(yīng)用迫在眉睫。因此,圖像拷貝檢測對有效保護(hù)合法用戶的版權(quán)具有重要意義。傳統(tǒng)圖像拷貝檢測方法對信號處理變換或者幾何變換有較好的魯棒性,但是在大數(shù)據(jù)背景下對復(fù)雜多樣的拷貝圖片識別效果并不理想。近年來,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在圖像內(nèi)容分析上展現(xiàn)了突出的性能,本文嘗試?yán)镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型實(shí)現(xiàn)端到端的拷貝圖像檢測。其主要工作如下:(1)利用兩通道方法進(jìn)行圖像拷貝檢測。將兩個(gè)彩色圖片灰度化處理組成一張RGB圖片的兩個(gè)通道,解決了傳統(tǒng)的單分支網(wǎng)絡(luò)無法進(jìn)行兩張圖片的拷貝檢測問題。(2)利用兩分支的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行圖像拷貝檢測。分別以兩分支網(wǎng)絡(luò)中的Siamese網(wǎng)絡(luò)模型和Pseudo-siamese網(wǎng)絡(luò)模型為基礎(chǔ),利用Softmax損失函數(shù)代替原本的對比損失函數(shù),實(shí)現(xiàn)了兩分支網(wǎng)絡(luò)的圖像拷貝檢測任務(wù)。(3)提出混合兩通道兩分支的方法進(jìn)行圖像拷貝檢測。將Pseudo-siamese網(wǎng)絡(luò)模型中的一個(gè)分支輸入上下拼接的圖片,另一個(gè)分支輸入兩通道圖片,利用兩通道與兩分支結(jié)合的方法解決以上兩種方法對顏色單一和裁剪過大的圖片識別率不高的問題。最后,針對以上提出的方法進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用在圖像拷貝檢測問題上的可行性。與傳統(tǒng)方法相比,在識別準(zhǔn)確度有了一定程度的提高。
【學(xué)位授予單位】：中國民航大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41;TP309.7;TP183

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2792629