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Distinguishing Computer-Generated Images from Natural Images Using channel and pixel correlation

Journal of Computer Science & Technology 2020年第3期35卷 592-602页

作者： Rui-Song Zhang Wei-Ze Quan Lu-Bin Fan Li-Ming Hu Dong-Ming Yan National Laboratory of Pattern Recognition Institute of AutomationChinese Academy of SciencesBeijing 100190China School of Artificial Intelligence University of Chinese Academy of SciencesBeijing 100049China Alibaba Group Hangzhou 310023China State Key Laboratory of Hydro-Science and Engineering Tsinghua UniversityBeijing 100084China

With the recent tremendous advances of computer graphics rendering and image editing technologies,computergenerated fake images,which in general do not reflect what happens in the reality,can now easily deceive the inspection of human visual *** this work,we propose a convolutional neural network(CNN)-based model to distinguish computergenerated(CG)images from natural images(NIs)with channel and pixel *** key component of the proposed CNN architecture is a self-coding module that takes the color images as input to extract the correlation between color channels *** previous approaches that directly apply CNN to solve this problem,we consider the generality of the network(or subnetwork),i.e.,the newly introduced hybrid correlation module can be directly combined with existing CNN models for enhancing the discrimination capacity of original *** results demonstrate that the proposed network outperforms state-of-the-art methods in terms of classification *** also show that the newly introduced hybrid correlation module can improve the classification accuracy of different CNN architectures.

关键词： natural image computer-generated image channel and pixel correlation convolutional neural network

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