一种基于深度学习的双约束哈希图像感知平衡认证算法

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一种基于深度学习的双约束哈希图像感知平衡认证算法
申请号:CN202510655916
申请日期:2025-05-21
公开号:CN120526298A
公开日期:2025-08-22
类型:发明专利
摘要
提出了一种基于VGG16的双约束哈希图像感知平衡认证算法,用于对目标图像进行篡改检测。所诉方法对VGG16模型进行了改造,首先,仅保留VGG16模型的前16个层用于特征提取,保障哈希序列对合法修改的图像具备足够的鲁棒性。其次,设计一个将特征图像转换为哈希序列的哈希生成模块,针对哈希算法独有的确定性和不可逆性的特性,提高模型对合法篡改与恶意篡改的区分能力,增强哈希序列的敏感性。最后,提出了一种平衡哈希序列鲁棒性与敏感性的双约束损失函数,为模型提供了更强的泛化能力以适应对图像不同的修改,进一步确保了对不同图像生成哈希序列的唯一性。特别是对于多重修改的图像,显著增强了哈希序列的分辨能力。
技术关键词
认证算法 残差模块 特征提取模块 图像边缘特征 序列 鲁棒性 训练集 多层次特征 深度哈希 生成哈希 权重模型 哈希算法 数据 传播算法 分辨率 优化器 唯一性 网络