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龙图腾网获悉四川大学申请的专利一种基于注意力的对象语义一致性篡改图像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：CN116228742B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310397511.0，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于注意力的对象语义一致性篡改图像检测方法是由王宏霞;张玉林;张瑞设计研发完成，并于2023-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于注意力的对象语义一致性篡改图像检测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力的对象语义一致性篡改图像检测方法，涉及图像被动取证领域。现有的基于深度学习的拼接篡改检测方法大都基于异常检测实现，并且由于卷积操作在感受野上存在局限。针对这一问题，本发明采用基于注意力机制构建的编码器，分别对图像中对象层级的语义信息和像素层级的篡改痕迹信息进行特征提取与表示，生成对象语义表示和篡改痕迹表示，并通过一个解码器对两种不同的编码进行融合与解码，从而实现图像的拼接篡改检测与定位。本发明能够结合对象语义一致性与可疑的篡改痕迹，有效提升篡改图像的检测准确率，具有实用价值。

本发明授权一种基于注意力的对象语义一致性篡改图像检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力的对象语义一致性篡改图像检测方法，采用基于注意力机制构建的编码器，分别对图像中对象层级的语义信息和像素层级的篡改痕迹信息进行特征提取与表示，生成对象语义表示和篡改痕迹表示，并通过一个解码器对两种不同的编码进行融合与解码，从而实现图像的拼接篡改检测与定位，包括以下步骤： 步骤1：构造基于自注意力机制的对象语义编码器，其中包括一个前置卷积模块，8个堆叠的对象语义编码模块和多层感知机； 步骤2：构造基于注意力的篡改痕迹编码器，获得图像中色彩分量和高频分量的篡改痕迹； 步骤3：构造融合解码器，结合步骤1和步骤2所获的对象语义信息和篡改痕迹信息定位篡改区域； 步骤4：在训练阶段通过损失函数为步骤1至步骤3所得算法提供整体约束，以使算法中的各项参数调整至最优值； 在步骤1中，实现对象语义编码的具体方法为： 1使用前置卷积模块对长为H宽为W维度为C的待检测图像IH×W进行浅层特征提取，预设滑动窗口的大小k×k，滑动步长s、填充大小p，该过程表示为： OSBi＝cutConvIH×W其中，Conv·表示前置卷积模块的卷积操作，cut·表示切块操作； 2对象语义编码模块首先使用位置编码对OSBi进行更新，生成更新后的序列块，该过程表示为： 其中，embedding·表示位置编码； 3由多头自注意力层对图像块序列之间存在的对象级语义一致性关系进行建模，该计算过程表示为： 其中，为初次得到的对象语义表征模型，dhead为可以调节的特征缩放系数，在本方法中一般dhead＝64，softmax·表示softmax函数；Ke，Qe和Ve均为可学习的线性投影层输出的的线性映射，即注意力机制计算所的查询、键、值向量，其维度与一致，均为在此处N为可调节的参数,本方法中N＝16，表示一幅图像中可能包含的语义对象的最大数量，C为的通道数； 4使用多层感知机来获取同一图像不同对象之间的语义关联性，学习不同对象原型之间如何进行交互；最后由多层感知机和激活函数来对模块得到的对象语义模型进行增强，以实现更好的泛化性；该过程表示为： 其中，WC是可多层感知机中可学习的参数；其中，OSi为对象语义编码器获得的对象语义表示，GELU·表示GELU激活函数，MLP·表示多层感知机的线性映射操作。

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