一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法及系统，其中，所述方法包括：获取同一拍摄对象的细粒度不同的原图像，并将所述原图像存储于图像库中；对所述图像库中的原图像进行区域划分剪切得到区域块，将所述区域块按照组合规则进行拼接生成重构图像；将所述原图像及重构图像输入至特征提取网络，生成图像判别性区域细粒度特征信息；将所述图像判别性区域细粒度特征信息进行对抗性学习训练得到学习结果；根据所述学习结果将翻拍图像细粒度特征检测的算法进行迭代计算，得到翻拍图像分类器；将原图像输入至翻拍图像分类器得到图像分类结果，完成图像翻拍检测。本发明专利技术相比于现有翻拍识别技术，提出的翻拍检测算法对翻拍图像的识别精度可达到98％。的识别精度可达到98％。的识别精度可达到98％。

【技术实现步骤摘要】
一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法及系统。

技术介绍

[0002]快消品零售是一个很特殊的行业，商品销售节奏很快，它更多满足的是消费者的冲动性和即时性消费。充满视觉冲击力的货架陈列对推动销售业绩发挥着重要作用。过去陈列检查完全依赖人眼和手工完成的，进店和记录需要花费大量的人力，效率很低，质量难以把控。而且局限于成本往往只能抽样调查，无法获取完整数据。
[0003]当前数码相机日趋低价和高像素，图像处理软件也越来越易于操作，这些为数字图像造假创造了条件，日常所见图像的真实性大打折扣。针对越来越多的数字图像造假现象，数字图像取证技术的研究显得尤为重要。
[0004]现有技术中利用数码相机、摄像头等拍摄设备对书刊、图表、绘画、相片等进行翻拍获得的翻拍图像质量高，而且本身是数码相机或摄像头成像的，可能引起图像原始所有者纠纷，而且这类图像也往往能够迷惑人的眼睛，一些现有的取证系统也不易识别翻拍图像。此外一些现有的物体识别系统，如人脸识别系统、图本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法，其特征在于，包括：获取同一拍摄对象的细粒度不同的原图像，并将所述原图像存储于图像库中；对所述图像库中的原图像进行区域划分剪切得到区域块，将所述区域块按照组合规则进行拼接生成重构图像；将所述原图像及重构图像输入至特征提取网络，生成图像判别性区域细粒度特征信息；将所述图像判别性区域细粒度特征信息进行对抗性学习训练得到学习结果；根据所述学习结果将翻拍图像细粒度特征检测的算法进行迭代计算，得到翻拍图像分类器；将原图像输入至翻拍图像分类器得到图像分类结果，完成图像翻拍检测。2.如权利要求1所述的一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法，其特征在于，所述根据所述学习结果将翻拍图像细粒度特征检测的算法进行迭代计算，还包括：利用图像傅里叶频谱图作为模型训练的辅助监督学习。3.如权利要求2所述的一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法，其特征在于，所述利用图像傅里叶频谱图作为模型训练的辅助监督学习，包括：对所述原图像进行傅里叶变换得到图像频谱图；将所述图像频谱图的像素值进行归一化处理；将归一化处理后的图像频谱图与所述图像判别性区域细粒度特征信息进行特征融合。4.如权利要求1所述的一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法，其特征在于，所述根据所述学习结果将翻拍图像细粒度特征检测的算法进行迭代计算之前，还包括：根据学习结果将所述重构图像与所述原图像进行特征融合。5.如权利要求1所述的一种基于图像细粒度特征翻拍检测方法，其特征在于，所述将所述原图像及重构图像输入至特征提取网络之前，还包括：设置特征提取网络参数。6.一种基于图像细...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄祖浩，丁明，李海荣，陈永辉，
申请(专利权)人：广州市玄武无线科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：