【摘 要】
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传统的检测方法存在识别率低、特征维度高的缺点,为此对特征维度与拼接检测精度之间的关系进行分析,基于以像素为基础的改进特征维度的思想,提出一种信息熵与差分激励融合的
【基金项目】
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山西省自然科学基金项目（2012011010-1）,山西省科技攻关基金项目（20090322004）,中北大学2012科学研究基金项目（2012）
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传统的检测方法存在识别率低、特征维度高的缺点,为此对特征维度与拼接检测精度之间的关系进行分析,基于以像素为基础的改进特征维度的思想,提出一种信息熵与差分激励融合的图像拼接检测方法。提取图像信息熵和韦伯局部特征中（Weber local descriptor,WLD）的差分激励,采用差分直方图进行特征融合,使用v-SVM（v-support vector machine）分类器建立模型,判定图像是否经过拼接。实验结果表明,在哥伦比亚图片库拼接检测中,相比传统的马尔科夫特征、韦伯局部特征等算法,该方法的检测结
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