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题名基于LBC的计算机生成图像盲鉴别算法
被引量：3
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作者
申铉京
李梦臻
吕颖达
陈海鹏
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机构
吉林大学计算机科学与技术学院
吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期135-138,161,共5页
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基金
国家青年科学基金项目(61305046)
吉林省自然科学基金项目(20140101193JC)
吉林省青年科学基金项目(20130522117JH)资助
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文摘
针对现有的计算机生成图像盲鉴别算法选用的分类特征维度较高、通用性差等问题,提出了一种基于局部二进制计数模式的计算机生成图像盲鉴别算法。首先,将原始图像由RGB颜色空间转换为HSV颜色空间;然后,提取HSV颜色空间图像及其下采样图像的局部二进制计数模式矩阵,求取矩阵归一化直方图;最后,将上述直方图作为分类特征送入SVM分类器,实现计算机生成图像的盲鉴别。实验结果表明,该算法可以有效地鉴别自然图像和计算机生成图像,与现有算法相比具有更高的识别率和较低的特征维度。
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关键词
图像盲鉴别
计算机生成图像
下采样图像
局部二进制计数模式
SVM分类器
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Keywords
Blind identification
photorealistic computer graphics
Down-sampling image
Local binary count
SVM classifier
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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