展开

关键词

影像篡改与识别(二):数字时代

实践证明,ELA可以有效识别数字影像篡改,但是也具有一定的局限性,比如:在无损压缩或者重复多次压缩时可能会失效。 事实上,光照一致性是从胶片时代目视法中的“光照原理检验法”延伸过来的,在数字影像篡改中,可以通过分析物体表面光源方向的一致性来识别篡改位置[10]。 那么,物体表面光源方向要怎么估计呢? 尽管利用噪声指纹的识别方法非常有效,但是,它需要事先获取同一设备的多张拍摄照片才能够计算出指纹,这往往并不是一件容易的事。 敬请关注《影像篡改识别(三):人工智能时代》。 参考文献 [1]https://baike.baidu.com/item/Adobe%20Photoshop/2297297? 云上攻防往期推荐: 影像篡改与识别(一):胶片时代 END 更多精彩内容点击下方扫码关注哦~    云鼎实验室视频号   一分钟走进趣味科技      -扫码关注我们- 关注云鼎实验室,获取更多安全情报

27630

影像篡改与识别(一):胶片时代

鉴于此,云鼎实验室近年来一直持续在该领域上投入,协助腾讯慧眼产品提升了伪造图像识别的能力。现企划了影像篡改识别系列文章,为大家解惑其中的技术盲点。 胶片时代的目视篡改识别 影像篡改的暗房处理过程非常“艰辛”,需要借助大量工具经过多次遮挡曝光、底片修饰、模糊、上色、裁剪、拼接等手法才能影印到相纸上。 此外,对比存储介质本身的差异也能想象到,胶片时代的识别手法要显得单一笨拙很多。 那个年代的人们大多是基于目视法辨别的,当然可以借助一些简单的技术或设备,比如:放大镜、显微镜等。 实践证明,纸质照片常用的这些篡改识别手法是比较有效的,甚至其中很多技术原理后来都以一种新的出场方式延伸到了数字时代。 敬请关注《影像篡改识别(二):数字时代》。

30040
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    影像篡改与识别(三):人工智能时代

    篡改识别是需要人工智能的 GAN生成的虚假影像有这么多的积极用途,但是总觉得似乎都难以盖过恶意篡改的风头,比如人脸伪造。 答案自然是肯定的,影像篡改识别需要强大的AI技术,而基于深度学习的神经网络正是解决这类图像篡改问题的一把好手。 首先,要怎么解释基于深度学习的神经网络呢? 现如今,基于深度学习的影像篡改识别方法已经非常多了,下面介绍其中三种比较常见的AI方法。 它最初是一种用于医学图像分割的卷积神经网络模型,不过在影像篡改识别问题上,这个网络也同样适用。 为什么说U-Net模型适用呢? 最后,光流特征会基于CNN实现篡改检测识别。 结束语 人工智能时代,是一个影像篡改识别技术革新的时代。

    25220

    卫星影像的AI分类与识别 线上Top1

    基于深度学习的遥感影像地表覆盖、地表利用分类 遥感影像解译,作为数字图像分析的一个重要组成部分,长期以来被广泛应用于国土、测绘、国防、城市、农业、防灾减灾等各个领域。 随着机器学习技术的发展,如地表覆盖分类等基于遥感影像的数字图像分析技术也得到了一定程度的发展。但是长期以来,基于遥感影像的应用仍停留在目视解译的阶段,自动化的程度较低。 一个重要的原因即遥感影像的机器学习分析方法效率不高,还不足以支撑现有的应用。 本题目标为在基于一定量的目视解译样本基础上,通过各类图像处理、机器学习算法,提取影像中各类地物的光谱或形状等特别的特征。 代码,以及数据集获取: 关注微信公众号 datayx 然后回复 卫星影像 即可获取。 相比其他类型比赛的数据,遥感影像可视化较为方便,可以对遥感影像有个整体直观的了解。 ? ? ?

    72510

    CVPR 2020 论文大盘点-遥感与航拍影像处理识别

    本文总结CVPR 2020 中所有遥感与航拍(Remote Sensing、Aerial Image)影像处理识别相关论文,总计 18 篇。 交通流量建模 从高空航拍影像中建立动态交通模型 Dynamic Traffic Modeling From Overhead Imagery 作者 | Scott Workman, Nathan Jacobs 无监督学习用于物体轮廓提取,不限于航拍影像 ProAlignNet: Unsupervised Learning for Progressively Aligning Noisy Contours 作者 强化学习 使用深度强化学习来确定在遥感分析等领域什么时候什么场景使用高分辨率影像,以降低图像获取计算成本。

    81630

    AI+医疗:使用神经网络进行医学影像识别分析 ⛵

    语义分割是像素级别的识别,我们在很多领域的典型应用,背后的技术支撑都是图像分割算法,比如:医学影像、无人驾驶可行驶区域检测、背景虚化等。 使用 U-Net 进行肺部影像分割 图片 我们这里使用到的数据集是 蒙哥马利县 X 射线医学数据集。 该数据集由肺部的各种 X 射线图像以及每个 X 射线的左肺和右肺的分段图像的图像组成。 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [10] 使用神经网络进行肺部医学影像识别与分析 『masked montgomery county x-ray set 肺部医学影像数据集』 ⭐ ShowMeAI 标准答案)和预测掩码的组合图像: 测试用例的输入图像(左侧)、原始掩码标签(中间)、预测掩码(右侧) 图片 参考资料 实战数据集下载(百度网盘):点击 这里 获取本文 [10] 使用神经网络进行肺部医学影像识别与分析 『masked montgomery county x-ray set 肺部医学影像数据集』 ⭐ ShowMeAI官方GitHub:https://github.com/ShowMeAI-Hub 深度学习教程

    10330

    matlab—影像分析进阶

    十三、影像分析进阶 在这一章里面我们要做的事情全部都围绕两个问题,一个图像当中有多少个xxx,他们的大小是多少,举个例子 ? 图13-1 rice 上图是一个米的影像,这张图片里有很多的米,现在我们的问题是,这里面有多少米,他们的大小是多少? 13.1 graythresh() and im2bw() 我们要回答上述两个问题,首先要做的是对影像进行预处理,第一步就是对图像进行阈值化处理。 图13-4 阈值化处理2 到此我们的影像预处理算是完成了,得到了一个比较满意的处理后的影像,下面我们就是要想办法让计算机去“数”有多少颗米,这说起来可能比较难,但是我们先分析图上,怎么样算是一颗米,我们不妨先看一下 ,这个函数能够让用户与影像产生交互,bwselct,参数比较简单,直接给出示例 示例: ?

    59120

    matlab—影像分析基础

    十二、影像分析基础 12.1 read and show an image Read an image:imread() Show an image:imshow() 示例: ? 图12-5 imtool函数 12.4 image processing 上面讲的都是一些影像的相关知识,接下来要讲的是关于影像的一些处理 12.4.1 immultiply() immultiply函数的调用格式为 图12-6 immultiply函数 12.4.2 imadd() Imadd函数的作用是将两张影像相加,其调用格式为:imadd(I,J);,I的含义是一个影像对应的矩阵,J是另一个影像对应的矩阵,但是使用 图12-10 imrotate函数 还有一些对影像的操作,这里就不讲了,下面附一张图,有需要的话读者可以自行百度 ? 图12-11 影像操作 12.4.6 imwrite() imwrite函数的作用是保存图像,其调用格式为:imwrite(I,’string’);其中,I是保存图像对应的矩阵,string是保存的名字

    33820

    基于飞桨实现高光谱影像和全色影像融合

    然而由于信噪比和卫星重访周期等原因,高光谱影像的空间分辨率很低,如Modis卫星影像的空间分辨率为500m,使得影像的空间细节严重丢失,极大地限制了其在应用中的范围和精度。 高光谱全色融合是指融合具有高光谱、低空间分辨率的高光谱影像、以及高空间分辨率的单波段全色影像,来得到具有高光谱、高空间分辨率的影像,这是提升高光谱空间分辨率的一种有效的方式。 如资源一号02D卫星获取的高光谱影像具有166个波段,空间分辨率为30m,而全色影像空间分辨率为2.5m,二者分辨率之比达到12。针对这类大比例分辨率,目前还没有很好的研究成果。 因此本文基于飞桨框架首次聚焦于大比例融合任务(比例为16),并针对融合问题的病态性(即从单波段全色影像预测多波段高光谱影像的反射率),本文提出了一种基于高光谱投影丰度空间的融合网络。 第四到六幅影像为对应解码得到的高光谱影像,最后一个为真实影像

    12830

    GDAL读取MODIS影像

    MODIS影像以HDF4或者HDF5格式进行存储。关于如何搭建开发环境,参见Ubuntu下GDAL读取HDF4(MODIS影像)开发环境搭建。 poDataset) { cout << "影像读取失败:" << pszFileName << "!"

    54530

    Python | GDAL处理影像

    print(value) 62 # 坐标变换案例:从整幅的landsat影像中截取华盛顿州Vashon岛(给定Vashon岛图幅左上角和右下角的坐标) import os from osgeo import

    25230

    退行性逆行神经影像网:生成模拟疾病进展的影像

    原文题目:Degenerative Adversarial NeuroImage Nets: Generating Images that Mimic Dise...

    26630

    大话脑影像之二十三:浅谈影像组学

    影像组学的概念最早由荷兰学者范尼斯特鲁伊(我瞎说的,荷兰人中我大概只认识他,因为我从小就喜欢看他打篮球,还有个伊布)在2012年提出,其强调的深层次含义是指从影像(CT、MRI、PET等)中高通量地提取大量影像信息 So,从概念可以知道最基本的信息: 1)影像组学的基础是影像数据; 2)影像组学是针对肿瘤的; 3)影像组学研究依靠大量潜在影像信息; 4)影像组学研究绝大部分包含统计方面的数据挖掘工作; 5)辅助临床医师进行诊断 针对以上几个信息点,也就了解了影像组学研究的一个简单流程: 1) 影像数据获取—>2)肿瘤的标定、分割—>3)影像特征的提取—>4)数据挖掘分析[Radiomics: Images Are Morethan 1 影像数据获取 影像数据包括CT、MRI、PET、超声影像等,实验讲究控制变量,因此在一个影像组学研究中,影像数据的客观采集方式是恒定的:同一机器、同一序列、同一参数,如果扫描技师也是同一个人(最好长得还比较帅的那种 影像组学运用高通量计算,在勾画好ROI的影像数据中,能够快速提取成百上千个影像特征。特征类别及其数量总结如下: ?

    1.2K40

    SVM检测影像的云

    首先利用arcgis对landsat影像打点云样本和非云样本点图层,转为csv,用作机器学习检测样本 import numpy as np import pandas as pd from osgeo

    20930

    Python | 绘制影像地图(Basemap)

    如果查看数据集的文本文件的前几行,可以识别出最相关的信息。

    55330

    退行性逆行神经影像网:生成模拟疾病进展的影像

    这种能力对于二级预防临床试验是有价值的,因为这些试验的结果和筛选标准涉及到神经影像学。传统的计算方法由于引入了萎缩的参数模型而受到限制,对资源的要求非常高。 DaniNet还可以根据非影像学特征(年龄、诊断等)来确定进展情况。同时也保持了个体独特的脑形态。对抗性训练确保真实的大脑图像和平稳的时间进展。

    30030

    ArcGIS Pro下载离线影像

    该功能支持切片下载,但是需要注意的是由于切片图层具有可离线使用的最大切片数,所以如果在地图覆盖面积较大时直接下载,离线地图将不会获得最大比例的切片图层

    18030

    Python干货 | 遥感影像拼接

    在上一篇推文中,我展示了如何使用Python结合Landsat制作遥感影像图(Python干货 | 制作遥感影像图)。 Fig.1 World Reference System 在某些遥感影像的应用场景中,如果我们关注的区域正好处于两景影像的交界处,如下图中的象山港,那我们就需要将影像拼接起来才可以使用。 单张影像是这样。 ? 本文合并后是这样。 ? 1.准备工作 相较于上一篇推送,我们这次为了实现遥感影像的镶嵌拼接,我们使用到了两个库, rasterio和gdal。 上面说的是两景影像的拼接,如果是更多影像拼接同样适用,但是现阶段的方法如果拼接多的影像的话,需要的内存空间很大,容易导致内存溢出,感兴趣的朋友可以思考一下如何高效实现多景影像的拼接。 2.动起手来 得到输入影像的四个角点。

    84510

    相关产品

    • 文字识别

      文字识别

      文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券