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基于深度学习的油画身份验证与伪造检测方法
《Signal Processing: Image Communication》：Deep Learning–Driven Authentication and Forgery Detection Methods for Oil Paintings
【字体： 大 中 小 】 时间：2026年05月16日 来源：Signal Processing: Image Communication 3.4
编辑推荐：
王瑞芳•提出了一种基于深度学习的DEC-Int-U-Net算法，用于油画真伪鉴定•引入了受大象群体行为启发的进化调优机制，以优化模型性能•收集了高分辨率的真品和伪造油画数据集•结合了CLAHE、双向滤波和LBP算法进行细粒度纹理分析•检测准确率达到98.2%，优于现有的伪造检测模
