时间:2024-05-26 09:39 / 来源:未知

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  一、文献材料 1. “基于深度进修的彩色图像窜改定位算法”(陈杰、李帅等,2019) 2. “基于DWT和SVM的彩色图像窜改检测算法”(王小平、张彦等,2018) 3. “基于分块特色和神经搜集的彩色图像窜改检测算法”(李阳、刘鑫等,2018) 4. “基于个别特色和扶帮向量机的彩色图像窜改检测算法”(赵玉婷、李

  等,2018) 5. “基于图像繁杂度和SIFT特色的彩色图像窜改检测算法”(杨旭、李峰等,2018) 二、文献综述 彩色图像窜改定位算法是数字图像处置范围中的一个紧要钻探宗旨,近年来获得了平常的闭怀和钻探。按照文献材料的综述,目前关键的钻探本事可能分为以下几类: 1. 基于深度进修的算法 深度进修是近年来热门的钻探宗旨之一,其使用边界涵盖了图像处置、语音识别、自然措辞处置等众个范围。正在彩色图像窜改定位算法中,基于深度进修的算法也获得了平常的使用。比如,文献1中提出了一种基于深度进修的彩色图像窜改定位算法,通过行使卷积神经搜集(CNN)对图像举办操练,获得一个也许精确定位窜改区域的模子。 2. 基于图像特色的算法 图像特色是数字图像处置中的一个紧要观点,席卷灰度、颜色、纹理等众个方面。正在彩色图像窜改定位算法中,基于图像特色的算法也获得了很好的使用。比如,文献4中提出了一种基于个别特色和扶帮向量机的算法,通过对图像举办分块,并提取每个块的个别特色,获得一个也许精确定位窜改区域的模子。 3. 基于图像繁杂度的算法 图像繁杂度是指图像中包蕴的音讯量和组织的繁杂水准。正在彩色图像窜改定位算法中,基于图像繁杂度的算法也获得了平常的使用。比如,文献5中提出了一种基于图像繁杂度和SIFT特色的算法,通过对图像举办分块,并阴谋每个块的图像繁杂度,进而获得一个也许精确定位窜改区域的模子。 4. 基于小波变换的算法 小波变换是一种经典的信号处置本事,其正在数字图像处置中也获得了平常的使用。正在彩色图像窜改定位算法中,基于小波变换的算法也是一种常睹的本事。比如,文献2中提出了一种基于DWT和SVM的算法,通过对图像举办小波变换,并提取小波系数的统计特色,获得一个也许精确定位窜改区域的模子。 5. 基于神经搜集的算法 神经搜集是一种经典的呆板进修本事,其正在数字图像处置中也获得了平常的使用。正在彩色图像窜改定位算法中,基于神经搜集的算法也是一种常睹的本事。比如,文献3中提出了一种基于分块特色和神经搜集的算法,通过对图像举办分块,并提取每个块的特色,进而行使神经搜集举办操练,获得一个也许精确定位窜改区域的模子。 综上所述,彩色图像窜改定位算法是一个繁杂的钻探范围,目前仍旧呈现出了众种有用的本事和本事。改日的钻探宗旨也将络续盘绕着深度进修、图像特色、图像繁杂度等方面打开。

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  首席履行官Adam Selipsky解读“亚马逊云科技的本事产物差别化”

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