图像篡改检测技术论文 图像篡改检测的发展方向是什么？
图像篡改检测的发展方向是什么？
（2）另一方面图像篡改检测旨在挖掘数字图像的恶意处理，例如删除（Removal）、添加（Adding）、复制（Copy）、截取（Splicing）图像中的对象。 图像处理检测在军事防卫、司法鉴定、图像防伪等领域有重要的价值。 本文旨在通过分析近年来基于深度学习的图像篡改检测发展，总结该方向主要发展方向、可以探索方向。 （1）和（2）有本质区别，（1）主要通过截取图像A的某个物体到图像B，并检测图像B是否被篡改；（2）主要用过复制图像A的某个物体，移动到另外一个位置，并检测图像A是否被篡改，即（1）的复制物体来自于多个图像，（2）的物体对象来自同一张图像。 关于（2）Copy-Move的比较有名的例子是伊朗导弹齐射伪造事件。
图像篡改检测与显著性检测有什么区别？
前言 今天阅读的论文是《Learning Rich Featu re s for Image Ma nipula tio n Detectio n》这可以算是 图像篡改检测 领域的一部经典之作。 Abstra ct 首先说明了 图像篡改检测 不同于显著性 检测 的一个很重要的区别在于：需要 学习 到更加丰富的特征 it pays mo re at- te n tio n to tamper ing ar ti fa ct s than to image con te nt, which sug ge sts that rich er featu re s need
深度学习篡改图像的检测难点是什么？
这种方法产生的篡改图像与常规篡改方式产生的图像有很大区别，篡改区域与真实区域往往在统计特征、边缘伪影等方面极为相似。 因此，如何提取有效特征将会是检测的难点之一。 GAN框架由生成器和鉴别器构成，二者都是深度学习网络。 生成器负责生成真假难辨的图像，鉴别器负责对图像进行鉴别，当鉴别器无法鉴别出生成图像的时候，图像被输出。 采用这种方式产生的图像通常是常规深度学习网络无法检测出具体类别的，生成方法对于深度学习鉴别方法鲁棒性很强。 因此如何设计有效的网络结构去学习人眼无法发现的篡改线索也是检测的难点之一。 面对复杂的深度学习篡改图像，研究者们从2017年起开始了逐步探索。 2017年Nicolas Rahmouni等人 [ 57 ]首次尝试对计算机生成的篡改图像进行鉴别。
什么是两流篡改检测框架？
在这里，我们提出了一种新颖的两流篡改检测框架，该框架不仅可以对视觉篡改伪像（例如，操纵边缘附近的篡改伪像）进行建模，还可以捕获局部噪声特征中的不一致之处。 更具体地说，我们在两流网络中采用Faster R-CNN，并进行端到端训练。 下图总结了我们的方法。 诸如Faster R-CNN之类的深度学习检测模型在检测各种规模的语义对象方面表现出良好的性能。 区域候选网络（RPN）是Faster R-CNN中的组件，负责选择可能包含感兴趣对象的图像区域，并且可以适用于图像篡改检测。 为了将篡改区域与真实区域区分开，我们利用RGB通道的特征来捕获线索，例如篡改边界上的视觉不一致以及篡改区域与真实区域之间的对比效果。 第二个流分析图像中的局部噪声特征。