基于卷积神经网络的数字图像局部滤波取证方法[发明专利]

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专利名称：基于卷积神经网络的数字图像局部滤波取证方法专利类型：发明专利发明人：冯国瑞,李雪梅申请号：CN202010246245.8申请日：20200331公开号：CN111462085A公开日：20200728

摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的数字图像局部滤波取证方法。本方法的操作步骤为：一、先对图像集中图像进行裁剪，对裁剪后的小尺寸图像分别进行五种滤波操作；二、将包括原图在内的六类图片划分出训练集和测试集；三、划分出训练滤波器的VGG网络的训练集和测试集；四、构建VGG网络以训练八个前置滤波器；五、构建特定的有前置滤波器的密集网络；六、将六类图片的训练集数据输入到密集网络中，进行神经网络训练；七、将训练好的神经网络对测试集的输出作为小尺寸图片分类结果，实际检测时将小尺寸图像的分类结果整合作为原图最终检测结果；本发明可以有效地方便地解决检测局部滤波图像的问题。

申请人：上海大学

地址：200444 上海市宝山区上大路99号

国籍：CN

代理机构：上海上大专利事务所(普通合伙)

代理人：陆聪明

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