基于深度網(wǎng)絡的圖像拷貝檢測算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、目前，隨著互聯(lián)網(wǎng)和多媒體技術的快速發(fā)展，圖像數(shù)量呈指數(shù)方式增長，圖像傳播和拷貝變得越來越便捷，因此多媒體內容的版權保護成為一個亟需解決的問題?；趦热莸膱D像拷貝檢測技術是數(shù)字信息保護一個新的研究方向，正受到越來越多的關注和研究。
　　在圖像拷貝檢測中，所提取的圖像特征需要對幾何攻擊具有較強的抵抗力，但是，很多的拷貝檢測算法不能很好的兼顧圖像拷貝檢測精度和檢測效率的要求。近年來，深度學習受到普遍關注并獲得廣泛應用，其可對圖像內容自動

2、分析，提取具有代表性的抽象特征，基于此，本文討論了基于壓縮自編碼網(wǎng)絡的圖像拷貝檢測系統(tǒng)的設計與研究，詳細介紹了算法設計實現(xiàn)與實驗。
　　深度學習通過構建包含多個隱層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡來實現(xiàn)特征學習，利用海量數(shù)據(jù)訓練網(wǎng)絡結構，使網(wǎng)絡結構參數(shù)不斷優(yōu)化，深度網(wǎng)絡具有更強的學習表達能力，其提取的特征應用于圖像拷貝檢測中具有更好的效果。本文主要研究基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像拷貝檢測算法，提出基于壓縮自編碼網(wǎng)絡的深度神經(jīng)網(wǎng)絡模型，并研究了網(wǎng)絡訓練算法

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