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一种融合多尺度视觉信息的虚假新闻检测方法及系统

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本发明提出一种融合多尺度视觉信息的虚假新闻检测方法，包括：频域特征获取步骤，以卷积神经网络构建频域子网络模型，通过该频域子网络模型获得输入图像的频域特征表示；语义特征获取步骤，以卷积神经网络构建像素域子网络模型，通过该像素域子网络模型获得该输入图像的语义特征表示；图像检测步骤，将该频域特征表示与该语义特征表示进行融合，得到该输入图像的图像表示，并根据该图像表示获得该输入图像为虚假新闻图片的预测概率。本发明还提出一种融合多尺度视觉信息的虚假新闻检测系统，以及一种计算机可读存储介质和包括该计算机可读存储介质的数据处理装置。

著录项

公开/公告号CN111797326A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-10-20

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院计算技术研究所;
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申请/专利号CN202010459132.6
发明设计人曹娟;亓鹏;谢添;刘浩远;郭俊波;
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申请日2020-05-27
分类号G06F16/9536(20190101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11006 北京律诚同业知识产权代理有限公司;
代理人祁建国
地址 100080 北京市海淀区中关村科学院南路6号
入库时间 2023-06-19 08:00:20

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2023-05-12

授权

发明专利权授予

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