【技术实现步骤摘要】
本说明书实施例涉及人工智能，尤其涉及一种图像篡改检测方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
1、银行的材料审核工作对模型的需求愈发旺盛，大多通过智能模型鉴别客户上传的图像类审核材料是否被篡改。
2、图像篡改大致可以被划分为三种类型：(1)拼接，将一张图像的部分内容粘贴到另一幅图像，最后的图像为两部分图像内容的拼接而成；(2)复制-粘贴，将一张图像里的某个部分挪动到其他位置；(3)移除，将图像里的某个区域抹掉并根据周围像素进行修整。
3、传统的基于手工特征(如sift特征)，图像统计的图像篡改检测算法往往只能在某一类图像篡改问题上具有比较好的效果，难以同时解决在多种场景下图像篡改类型的检测，其难以满足当下海量随着神经网络相关研究的大量研究。
4、现有的图像篡改检测方法存在以下问题：当前针对图像篡改领域的深度神经网络算法模型，在解决方案上将图像篡改归集为一种图像场景分割的任务。事实上，在进行图像被篡改的时候，篡改者往往会考虑篡改区域与未篡改区域的“视觉效果一致性”，但是当前的建模方式往往是简单将被检测的r...
【技术保护点】
1.一种图像篡改检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述边缘信息计算边缘梯度特征图像进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述RGB三通道特征图像、噪声特征图像和边缘梯度特征图像作为多通道特征图进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述RGB三通道特征图像、噪声特征图像和边缘梯度特征图像作为多通道特征图输入到预先训练好的篡改检测模型中进行编码和解码，得到所述待检测图像的篡改检测结果进一步包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于...
【技术特征摘要】
1.一种图像篡改检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述边缘信息计算边缘梯度特征图像进一步包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，将所述rgb三通道特征图像、噪声特征图像和边缘梯度特征图像作为多通道特征图进一步包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述rgb三通道特征图像、噪声特征图像和边缘梯度特征图像作为多通道特征图输入到预先训练好的篡改检测模型中进行编码和解码，得到所述待检测图像的篡改检测结果进一步包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一比值以及第一预定门限值确定所述待检测图像的篡改检测结果进一步包括：
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，若所述预测篡改区域包括多个不连续的子区域，所述方法还包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述第二比值以及第二预定门限值确定所述待检测图像的篡改检测结果进一步包括...
【专利技术属性】
技术研发人员：李本超，何艳，杨丝与，罗凡，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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