[发明专利]基于残差学习卷积融合网络的数字图像设备取证系统有效
申请号: | 201910472188.2 | 申请日: | 2019-05-31 |
公开(公告)号: | CN110210498B | 公开(公告)日: | 2021-08-10 |
发明(设计)人: | 倪蓉蓉;杨朋朋;李欣;赵耀 | 申请(专利权)人: | 北京交通大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/62 |
代理公司: | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人: | 黄晓军 |
地址: | 100044 北*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | 本发明提供了一种基于残差学习卷积融合网络的数字图像设备取证系统。主要包括:数字图像输入单元、数字图像预处理单元、图像特征提取和分类单元、数字图像设备辨别结果输出单元;数字图像预处理单元对数字图像输入单元传输过来的数字图像进行残差学习滤波处理,图像特征提取和分类单元使用权值卷积和传统卷积融合网络对预处理后的数字图像进行底层特征和高层语义特征提取,数字图像设备辨别结果输出单元根据数字图像的高层语义特征得到设备相关特征,根据设备相关特征输出数字图像的设备取证结果。本发明实施例能够在小分辨率数字图像情况下有效地对数字图像进行设备取证,有效提升数字图像的设备辨别性能。 | ||
搜索关键词: | 基于 学习 卷积 融合 网络 数字图像 设备 取证 系统 | ||
【主权项】:
1.一种基于残差学习卷积融合网络的数字图像设备取证系统,其特征在于,包括:数字图像输入单元、数字图像预处理单元、图像特征提取和分类单元、数字图像设备辨别结果输出单元;所述数字图像输入单元,用于接收外部输入的数字图像,将所述数字图像传输给数字图像预处理单元;所述数字图像预处理单元,用于对所述数字图像输入单元传输过来的数字图像进行预处理,该预处理包括残差学习滤波处理,将预处理后的数字图像传输给图像特征提取和分类单元;所述图像特征提取和分类单元,用于使用权值卷积和传统卷积融合网络对所述数字图像预处理单元传输过来的预处理后的数字图像进行底层特征和高层语义特征提取,将获取的数字图像的高层语义特征传输给所述数字图像设备辨别结果输出单元;所述数字图像设备辨别结果输出单元,用于根据所述图像特征提取和分类单元传输过来的数字图像的高层语义特征得到设备相关特征,根据设备相关特征输出数字图像的设备取证结果。
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