屏幕翻拍人像摩尔纹U-Net增强网络去除

摘要

针对现有公开摩尔纹数据集缺少人像数据及现有摩尔纹去除算法对屏幕翻拍人像摩尔纹去除效果不佳的问题.构建屏幕翻拍摩尔纹人像数据集，同时提出U-Net增强网络实现对该类摩尔纹的有效去除.该网络共有三大优势：首先，提出扩张残差稠密块实现对各尺度特征的充分交换与融合；其次，考虑到摩尔纹的不规则性和重复性，引入高效通道注意力机制增强感兴趣特征部分，较少计算冗余的同时增强不同通道维度的依赖关系；最后，提出多尺度L1-感知损失函数对模型训练过程进行监督引导.实验结果表明，在自建人像数据集及公开数据集中本文算法均取得良好的屏幕翻拍摩尔纹去除效果，较主流摩尔纹去除算法有着明显提升.

关键词

图像处理 / 屏幕翻拍 / 摩尔纹去除 / 注意力机制 / U-Net

基金资助

国家自然科学基金项目(61307016)资助; 辽宁省研究生教育教学改革研究项目(LNYJG2023317)资助; 司法部司法鉴定重点实验室开放课题(KF202317)资助; “新时代犯罪治理研究中心”智库项目(2022007)资助; 公安视听技术专业基础理论与应用项目(2024005)资助; 中国刑事警察学院研究生创新能力提升项目(2023YCYB38)资助