杭州君同未来科技有限责任公司 本次登记的数据知识产权 图片篡改检测训练数据, 通过数据处理和数据加工流程，篡改图片训练数据被转化为高质量、高标注准确性的训练集。这些数据涵盖了不同的篡改手段，包括复制移动、拼接和喷涂等技术，能够为模型提供丰富的训练素材，帮助其深入学习并理解图片篡改的模式与特征。训练后的AI模型能够精准识别各种篡改图片的特征，可以应用于多个场景，例如防止图片伪造、检测恶意篡改的图像、维护媒体平台的内容真实性，以及支持数字版权管理和图像内容监管。(1)数据来源：Image tampering dataset (2)图片标准化处理：对收集到的图像进行标准化处理，包括缩放到256*256的大小、归一化等。 (3)数据增强：随机旋转图片，改变亮度对比度，随机裁剪、平移、放缩等。 (4)关键视觉特征提取：通过多种方法从图像中提取关键视觉特征，涵盖颜色分布、纹理模式、频域特性、局部二值模式（LBP）、梯度方向直方图（HOG）等，同时关注与伪造图像识别相关的特征，如图像中的几何失真、细节丢失、压缩伪影及不规则光照变化。这些提取的特征为模型提供了丰富的输入信息，使其能够更有效地识别真实图像与经过篡改或合成的图像之间的差异，提升伪造图像检测的准确性和鲁棒性。 (5)深度学习架构选择：基于Non-local网络的深度学习架构，辅以HR-Net进行特征提取工作。 (6)模型训练与评估：高分辨率特征图捕捉局部细节，低分辨率特征图提取全局信息。检测头用四个不同级别的特征图来预测检测分数；渐进机制用特征图生成四个mask。 (7)超参数调优：调节学习率、批量大小、隐藏层维度、注意力头数等参数。 (8)模型优化与验证：构建了独立的测试集对模型进行验证，确保模型在未见数据上也能表现良好。 (3) 关键视觉特征提取：采用多种方法从图像中提取关键视觉特征，涵盖颜色分布、纹理模式、频域特性、局部二值模式（LBP）、梯度方向直方图（HOG）等，同时特别关注与伪造图像识别相关的特征，如几何失真、细节丢失、压缩伪影和不规则光照变化。通过这些特征的提取，模型能够获得丰富的输入信息，从而更精准地识别真实图像与经过篡改或合成的图像之间的差异，提高伪造图像检测的准确性与鲁棒性。 (4) 深度学习架构选择：采用基于Non-local网络的深度学习架构，并结合HR-Net进行特征提取，提升模型的表达能力和精度。 (5) 模型训练与评估：高分辨率的特征图能够捕捉局部细节，低分辨率的特征图则用于提取全局信息。检测头使用四个不同级别的特征图来预测检测分数，而渐进机制则利用这些特征图生成四个mask，以进一步提高检测精度。 (6) 超参数调优：通过调整学习率、批量大小、隐藏层维度、注意力头数等超参数，优化模型性能。 模型优化与验证：构建独立的测试集对模型进行验证，确保模型在未见数据上的表现同样优秀。
登记内容：
关于 杭州君同未来科技有限责任公司 , 杭州君同未来科技有限责任公司是一家专注于大数据处理与分析的高科技企业，致力于为客户提供智能决策支持和数据服务解决方案。公司业务涵盖人工智能、云计算等领域，助力企业数字化转型。
关于 浙江省数据知识产权登记平台 , 浙江省数据知识产权登记平台是浙江省市场监督管理局（省知识产权局）联合多个部门开发建设的数字化应用，属于‘浙江知识产权在线’的应用场景之一。该平台旨在提供数据知识产权登记公共服务，通过区块链存证或数据保全公证，对数据知识产权进行登记，颁发登记证书，用于数据流通交易、收益分配和权益保护。
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