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龙图腾网获悉南京信息工程大学申请的专利一种基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116385407B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-27发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310374863.4，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法是由程旭;严梦迪;付章杰设计研发完成，并于2023-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法，涉及图像被动取证篡改检测领域。包括将待测图像输入到第一分支，对预测出的可疑框与Mask框进行优化得到预测框；将待测图像输入到第二分支，检测出图像经过篡改的区域，并进行篡改区域预测图输出；将得到的预测框和篡改区域预测图进行融合，得到最终的掩码输出；所述第一分支为可疑区域检测分支；所述第二分支为篡改区域检测分支该基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法。通过利用多尺度可疑预测框来框定篡改区域和多尺度特征提取定位篡改区域相结合，解决了现有技术中对篡改区域大小不一及检测精度低以及检测效率低下的问题。

本发明授权一种基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度可疑预测框的资质证书图像篡改检测方法，其特征在于，包括： 将待测图像输入到第一分支，对预测出的可疑框与Mask框进行优化得到可疑预测框； 将待测图像输入到第二分支，检测出图像经过篡改的区域，并进行篡改区域预测图输出； 将得到的可疑预测框和篡改区域预测图进行融合，得到最终的掩码输出； 所述第一分支为可疑区域检测分支； 所述第二分支为篡改区域检测分支； 所述可疑区域检测分支具体包括使用Focus模块隔像素取值，获得四个独立的特征层，并将其堆叠得到扩充四倍的输入通道，经过跨阶段部分网络模块进行特征提取，加入通过不同池化核大小的最大池化进行特征提取的空间金字塔网络结构；得到的特征图在YOLOv5模型的特征金字塔结构中引入了跨阶段部分网络结构，对多特征层进行特征提取，提取出三个特征层：中间层，中下层，底层；利用这三个特征层进行特征金字塔层的构建，特征金字塔可以将不同分辨率的特征层进行特征融合；设置新的transformer预测头来代替YOLOv5模型之前的预测头部分，transformer预测头可以捕获全局信息和丰富的上下文信息，得到可疑框； 所述篡改区域检测分支具体包括： 待测图像输入基于MobileNetV3的模型中利用SENet注意力机制对网络进行特征重新校准，选择性强调信息性特征，并抑制无用的特征，并使用新的激活函数在提高检测精度的同时减少了时间损耗；使用长短期记忆网络帮助识别频域边缘特征，将校准通道权重后得到的特征与边缘特征融合，通过掩码预测模块输出该分支的篡改区域预测图。

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