TY -的A2 -张,力平盟——他,健胃AU -风扇,程力PY - 2022 DA - 2022/07/07 TI -彩色图像马赛克检测算法基于级联多尺度残余神经网络SP - 6466920六世- 2022 AB -的出现大量的图像编辑软件允许人们容易篡改图像内容信息,导致显著降低图像的可信度。彩色图像马赛克检测模型提出了基于CNN在这项研究中。浅薄神经元的级联网络结构取代了单一网络结构深multineurons在这项研究中,它弥补了之前的图像篡改检测算法的缺点使用单一网络结构深度multineurons再学习的困难样本的特征。一个多尺度卷积层和剩余模块都包含在模型在同一时间。功能与接受不同领域的地图可以融合多尺度卷积层。通过建立短连接输入和输出特征图谱,剩余模块可以有效地减少梯度消失的风险模型的训练过程中,同时也加快了网络的收敛速度。仿真结果表明,该算法的准确性和一个92.14% F1 95.7%的价值。这种检测方法优于其他检测方法的检测能力,可靠性和可用性。本研究给用户更多的信息来判断彩色马赛克图像时他们的判断基础。SN - 1574 - 017 - 2022/6466920 / 10.1155 x你——https://doi.org/10.1155/2022/6466920——摩根富林明-移动信息系统PB - Hindawi KW - ER