检索结果-南通市图书馆

计算机应用 2004年第5期24卷 151-153,157页

作者：谭舜泉陈有青中山大学计算机科学系广东广州510275

文中根据分布式全文数据库的特点,提出一种新的全文索引模型———基于三维特征索引空间的分布式全文索引模型。在理论上的推导和对实际全文数据库的测试都证实新模型在分布式环境下,能以相对较小的空间代价获得较大幅度的查询效率的提高。

关键词：全文索引分布式全文数据库 Pat数组三维特征索引空间

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深度残差网络JPEG隐写分析器的特性

华南理工大学学报（自然科学版） 2018年第5期46卷 39-46页

作者：谭舜泉刘光庆曾吉申李斌深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳大学信息工程学院广东深圳518060

传统的隐写分析技术采用富模型特征,通过集成分类器获得了较高的检测性能.深度学习框架在隐写分析领域展现出了比传统方法更强大的检测性能.已有研究表明,深度残差网络类似于集成分类器.为确认基于深度残差网络的隐写分析器徐氏网络是... 详细信息

传统的隐写分析技术采用富模型特征,通过集成分类器获得了较高的检测性能.深度学习框架在隐写分析领域展现出了比传统方法更强大的检测性能.已有研究表明,深度残差网络类似于集成分类器.为确认基于深度残差网络的隐写分析器徐氏网络是否具有上述特性,考虑到徐氏网络不足够深,文中采用瓶颈架构和组件复制两种方式分别对徐氏网络进行拓展,得到了4个变种——瓶颈网络、30层网络、40层网络和50层网络,并进行了3组实验——第1组实验通过训练徐氏网络及其4个变种网络,获得最优的模型,发现更深的网络并没有比徐氏网络的性能更好;第2组实验通过删除个别组件,证明了残差网络中的路径并不依赖于彼此;第3组实验通过置乱一些组件,发现残差网络在一定程度上可以重新配置.实验结果表明,徐氏网络也类似于集成分类器.

关键词：图像隐写残差网络集成分类器深度学习

基于Convnext-Upernet的图像篡改检测定位模型

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计算机学报 2023年第10期46卷 2225-2239页

作者：胡林辉陈保营谭舜泉李斌深圳市媒体信息内容安全重点实验室广东深圳518060 广东省智能信息重点实验室广东深圳518060 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

在当前数字时代,假新闻、网络勒索等网络犯罪行为愈发猖獗,导致篡改图像产生的负面影响日益凸显.鉴于此,检测与定位篡改图像已成为图像取证领域的关键任务.近年来,深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展,众多篡改检测模型亦逐渐... 详细信息

在当前数字时代,假新闻、网络勒索等网络犯罪行为愈发猖獗,导致篡改图像产生的负面影响日益凸显.鉴于此,检测与定位篡改图像已成为图像取证领域的关键任务.近年来,深度学习技术在计算机视觉领域取得了显著进展,众多篡改检测模型亦逐渐应用该技术.然而,现有模型大多需要在大量数据上进行预训练,且其鲁棒性和泛化能力相对较弱.为解决上述问题,本研究采用在计算机视觉领域表现优异的纯卷积神经网络模型Convnext作为主干网络,并借助统一感知解析网络Upernet提取图像中的多尺度特征,构建了一种基于Convnext-Upernet的篡改检测定位模型.在此基础上,本研究进一步运用自监督数据增强方法放大图像中的篡改痕迹,并利用与篡改检测定位任务无关的图像分类损失函数提高篡改图像检测定位的准确性.本研究在当前主流的篡改检测定位数据集上进行了大规模实验证明,所提出的模型具有高效且精确的篡改检测定位能力.相较于现有跨库性能最佳的MVSSNet++模型,本研究所提出的模型在检测定位性能上提高了14.4%,泛化能力得到全面提升,并对常见的后处理操作展示出了强大的鲁棒性.

关键词：图像篡改检测定位深度学习卷积神经网络统一感知解析网络自监督数据增强

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面向强后处理场景的图像篡改定位模型

通信学报 2024年第4期45卷 146-159页

作者：谭舜泉廖桂樱彭荣煊黄继武深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳市媒体信息内容安全重点实验室广东深圳518060 广东省智能信息处理实验室广东深圳518060 深圳大学电子与信息工程学院广东深圳518060 深圳北理莫斯科大学工程系智能感知与计算广东省重点实验室广东深圳518116

针对微信、微博等社交平台对图像进行的压缩、尺度拉伸等有损操作带来的篡改痕迹模糊或被破坏的挑战,提出了一种对抗强后处理的图像篡改定位模型。该模型选用了基于Transformer的金字塔视觉转换器作为编码器,用于提取图像的篡改特征。同... 详细信息

针对微信、微博等社交平台对图像进行的压缩、尺度拉伸等有损操作带来的篡改痕迹模糊或被破坏的挑战,提出了一种对抗强后处理的图像篡改定位模型。该模型选用了基于Transformer的金字塔视觉转换器作为编码器,用于提取图像的篡改特征。同时,设计了一个类UNet结构的端到端编码器-解码器架构。金字塔视觉转换器的金字塔结构和注意力机制可以灵活关注图像的各个区块,结合类UNet结构能够多尺度地提取图像上下文间的关联信息,对强后处理的图像有着较好的鲁棒性。实验结果表明,所提模型在对抗JPEG压缩、高斯模糊等常见的后处理操作以及在不同社交媒体传播场景的数据集上的定位性能上明显优于目前主流的篡改定位模型,展现出了优异的鲁棒性。

关键词：强后处理场景图像篡改定位鲁棒性金字塔视觉转换器

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面向图像视频取证的机器学习综述

信号处理 2021年第12期37卷 2235-2250页

作者：谭舜泉黎思力陈保营李斌深圳市媒体信息内容安全重点实验室广东省智能信息重点实验室广东深圳518060 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳人工智能与机器人研究院广东深圳518060

近年来,随着机器学习技术,特别是深度学习技术的飞速发展,使得一般人也能够生成非常逼真的高质量造假图像和视频。这给社会和个人带来了极大的风险,也引起了世界各国相关部门以及学术界的高度重视。针对图像和视频的篡改技术和取证技术... 详细信息

近年来,随着机器学习技术,特别是深度学习技术的飞速发展,使得一般人也能够生成非常逼真的高质量造假图像和视频。这给社会和个人带来了极大的风险,也引起了世界各国相关部门以及学术界的高度重视。针对图像和视频的篡改技术和取证技术是相互对抗相互促进的矛盾双方。机器学习技术的飞速发展,同样地也触发了图像/视频取证技术的跨越式演化。本文对近年来,特别是过去三年面向图像/视频取证的机器学习技术的飞速发展现状进行了综述,展示了基于传统人工构造特征以及端到端的图像视频取证机器学习方法,并探讨了不同检测技术的优缺点,重点对Deepfake换脸视频的取证技术以及基于深度学习的取证与反取证的对抗进行了介绍。对现有的科研工作进行了科学的归类。最后对其未来的发展趋势进行了展望,旨在为后续学者的研究进一步推动图像/视频取证的机器学习技术提供指导。

关键词：图像视频取证机器学习深度学习反取证对抗样本

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语音深度伪造及其检测技术研究进展

中国图象图形学报 2024年第8期29卷 2236-2268页

作者：许裕雄李斌谭舜泉黄继武广东省智能信息处理重点实验室深圳518060 深圳市媒体信息内容安全重点实验室深圳518060 深圳大学电子与信息工程学院深圳518060 深圳大学计算机与软件学院深圳518060

语音深度伪造技术是利用深度学习方法进行合成或生成语音的技术。人工智能生成内容技术的快速迭代与优化,推动了语音深度伪造技术在伪造语音的自然度、逼真度和多样性等方面取得显著提升,同时也使得语音深度伪造检测技术面临着巨大挑战... 详细信息

语音深度伪造技术是利用深度学习方法进行合成或生成语音的技术。人工智能生成内容技术的快速迭代与优化,推动了语音深度伪造技术在伪造语音的自然度、逼真度和多样性等方面取得显著提升,同时也使得语音深度伪造检测技术面临着巨大挑战。本文对语音深度伪造及其检测技术的研究进展进行全面梳理回顾。首先,介绍以语音合成(speech synthesis,SS)和语音转换(voice conversion,VC)为代表的伪造技术。然后,介绍语音深度伪造检测领域的常用数据集和相关评价指标。在此基础上,从数据增强、特征提取和优化以及学习机制等处理流程的角度对现有的语音深度伪造检测技术进行分类与深入分析。具体而言,从语音加噪、掩码增强、信道增强和压缩增强等数据增强的角度来分析不同增强方式对伪造检测技术性能的影响,从基于手工特征的伪造检测、基于混合特征的伪造检测、基于端到端的伪造检测和基于特征融合的伪造检测等特征提取和优化的角度对比分析各类方法的优缺点,从自监督学习、对抗训练和多任务学习等学习机制的角度对伪造检测技术的训练方式进行探讨。最后,总结分析语音深度伪造检测技术存在的挑战性问题,并对未来研究进行展望。本文汇总的相关数据集和代码可在https://***/media-sec-lab/Audio-Deepfake-Detection访问。

关键词：语音深度伪造语音深度伪造检测语音合成(SS) 语音转换(VC) 人工智能生成内容(AIGC) 自监督学习对抗训练

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深度学习空域隐写分析的预处理层

应用科学学报 2018年第2期36卷 309-320页

作者：史晓裕李斌谭舜泉深圳大学信息工程学院广东深圳518060 深圳大学深圳市媒体内容安全重点实验室广东深圳518060 深圳大学计算机与科学学院广东深圳518060

在一种具有预处理层的卷积神经网络模型基础上,对其高通滤波器预处理层进行改进,采用一组导数滤波器以获得线性及非线性残差图像,并对残差图像进行量化和截断操作,从而更加有效地提取图像特征.实验结果表明,与已有方法相比,尽管所提的3... 详细信息

在一种具有预处理层的卷积神经网络模型基础上,对其高通滤波器预处理层进行改进,采用一组导数滤波器以获得线性及非线性残差图像,并对残差图像进行量化和截断操作,从而更加有效地提取图像特征.实验结果表明,与已有方法相比,尽管所提的3种方法对各空域隐写算法及各嵌入率下的性能表现并不一致,但这些方法均能显著提升隐写分析检测率.对于检测嵌入率为0.4 bpp的S-UNIWARD隐写算法,检测正确率提高了6%.

关键词：隐写分析卷积神经网络导数滤波器

基于生成对抗网络的车牌图像篡改检测数据增广

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计算机应用 2024年第S01期44卷 301-308页

作者：李来源霍聪聪谭舜泉深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060 深圳市媒体信息内容安全重点实验室(深圳大学) 广东深圳518060 广东省智能信息处理重点实验室(深圳大学) 广东深圳518060 深圳人工智能与机器人研究院广东深圳518060

现有的篡改检测方法,主要使用基于数据驱动的深度学习模型,检测效果与训练数据的质量和数量成正比,且人工制作高质量的篡改图片费时费力。针对高质量车牌篡改图片数据量少的情况,提出一种针对车牌场景的篡改图片数据增广方法。结合车牌... 详细信息

现有的篡改检测方法,主要使用基于数据驱动的深度学习模型,检测效果与训练数据的质量和数量成正比,且人工制作高质量的篡改图片费时费力。针对高质量车牌篡改图片数据量少的情况,提出一种针对车牌场景的篡改图片数据增广方法。结合车牌定位模块、车牌矫正模块、基于生成对抗网络(GAN)的图像擦除模块和文字风格迁移模块,构建一个车牌字符篡改系统,以模拟真实场景的车牌篡改流程。相较于传统篡改方法,借助GAN生成的篡改字符种类更多元化、更具备多样性。实验结果表明,使用所提系统生成的车牌篡改图片可以达到篡改区域语义高度合理,且肉眼不可分辨的视觉效果;将它作为扩充数据训练篡改检测模型,曲线下面积(AUC)提升了42.9%,F1值提升了33.0%,漏检率下降了16.6%。同时,使用所提系统生成的车牌篡改图片搭配多种数据处理方法在不同篡改检测网络上均能有效提升检测性能;使用扩充数据训练后,篡改检测网络不仅可以成功检测传统篡改方法的篡改痕迹,针对现阶段流行的生成式篡改,检测效果也明显提升。

关键词：生成对抗网络图像擦除文本风格迁移篡改检测定位数据增广

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基于复杂度的自适应分层图像隐写算法

计算机应用 2018年第A02期38卷 174-177,216页

作者：吴贤城刘光庆谭舜泉深圳大学信息工程学院广东深圳518060 深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

选择复杂度较高的纹理通道进行隐写,就能在提高嵌入量的同时降低被隐写分析器检测的风险。结合实际的应用需求,提出了一种基于图像纹理复杂度的自适应分层图像隐写算法。该算法根据图像的纹理特性特征,定义图像纹理复杂度的度量方法,自... 详细信息

选择复杂度较高的纹理通道进行隐写,就能在提高嵌入量的同时降低被隐写分析器检测的风险。结合实际的应用需求,提出了一种基于图像纹理复杂度的自适应分层图像隐写算法。该算法根据图像的纹理特性特征,定义图像纹理复杂度的度量方法,自适应地根据图像的复杂度进行分层嵌入,嵌入时采用与矩阵编码技术结合的方法来提高嵌入的效率,实现多层的通道选择信息嵌入。实验结果表明该算法取得了较好的性能,与HUGO等隐写算法相比检测率提高了十多个百分点,安全性能大大提升。该算法实现简单,能够应用于低性能的嵌入式系统。

关键词：隐写隐写分析图像复杂度矩阵编码自适应分层

基于Xen的开放式半虚拟化集群Linux实验教学环境建设探索

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中国现代教育装备 2013年第21期 25-28页

作者：谭舜泉深圳大学计算机与软件学院广东深圳518060

针对传统Linux实验教学环境存在的系统难以维护、无法为学生提供ROOT权限等问题,通过使用基于Xen的半虚拟化技术,构建了开放式的集群Linux实验教学环境。在这个实验教学环境中,教师可通过基于Web的操作界面进行管理,学生可通过基于VNC... 详细信息

针对传统Linux实验教学环境存在的系统难以维护、无法为学生提供ROOT权限等问题,通过使用基于Xen的半虚拟化技术,构建了开放式的集群Linux实验教学环境。在这个实验教学环境中,教师可通过基于Web的操作界面进行管理,学生可通过基于VNC的图形界面进行实验及与教师进行实时交互,管理员还可通过Xen的虚拟机动态迁移功能实现集群系统的负载均衡。大大降低了学生操作的难度,增进了实验效率,提高了硬件设备的利用率。

关键词： Linux 虚拟化技术 Xen集群系统