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基于视觉融合的虚假信息智能鉴别模型

目录

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.1.1信息传播环境的变化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

1.1.2图像类信息真实性的挑战．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

1.1.3虚假视觉信息危害分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

1.2.1传统图像真实性检测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

1.2.2基于深度学习的鉴别技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

1.2.3视觉融合技术在其中的应用探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

1.3主要研究内容与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

1.4本文结构安排．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

2.1计算机视觉基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1.1图像表示与特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.1.2多模态信息感知机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

2.2机器学习与深度学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.2.1监督学习与非监督学习技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.2.2常用神经网络结构及其特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．41

2.3视觉信息融合理论与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.3.1融合层次与准则．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44

2.3.2特征级与决策级融合策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

2.4虚假图像生成与检测技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

2.4.1常见伪造手法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

2.4.2检测性能评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．60

面向虚假图像鉴别的视觉融合模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．64

3.1整体框架结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．66

3.1.1系统功能模块划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．69

3.1.2数据流向与管理策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．71

3.2多源视觉信息获取与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72

3.2.1原始图像输入标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74

3.2.2元数据提取与融合准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75

3.2.3上下文环境特征提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．77

3.3特征提取与表征学习模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．79

3.3.1异构特征学习网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83

3.3.2领域自适应与特征对齐技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．87

3.3.3深度特征与浅层特征协同．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89

3.4视觉融合策略与实时性优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．92

3.4.1多尺度特征融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93

3.4.2注意力机制引导的融合增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．