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發布時間：2022-12-23 16:01:24 作者：學術小編 來源：m.1888yd.cn
（2）另一方面圖像篡改檢測旨在挖掘數字圖像的惡意處理，例如刪除（Removal）、添加（Adding）、復制（Copy）、截取（Splicing）圖像中的對象。 圖像處理檢測在軍事防衛、司法鑒定、圖像防偽等領域有重要的價值。 本文旨在通過分析近年來基于深度學習的圖像篡改檢測發展，總結該方向主要發展方向、可以探索方向。 （1）和（2）有本質區別，（1）主要通過截取圖像A的某個物體到圖像B，并檢測圖像B是否被篡改；（2）主要用過復制圖像A的某個物體，移動到另外一個位置，并檢測圖像A是否被篡改，即（1）的復制物體來自于多個圖像，（2）的物體對象來自同一張圖像。 關于（2）Copy-Move的比較有名的例子是伊朗導彈齊射偽造事件。
這種方法產生的篡改圖像與常規篡改方式產生的圖像有很大區別，篡改區域與真實區域往往在統計特征、邊緣偽影等方面極為相似。 因此，如何提取有效特征將會是檢測的難點之一。 GAN框架由生成器和鑒別器構成，二者都是深度學習網絡。 生成器負責生成真假難辨的圖像，鑒別器負責對圖像進行鑒別，當鑒別器無法鑒別出生成圖像的時候，圖像被輸出。 采用這種方式產生的圖像通常是常規深度學習網絡無法檢測出具體類別的，生成方法對于深度學習鑒別方法魯棒性很強。 因此如何設計有效的網絡結構去學習人眼無法發現的篡改線索也是檢測的難點之一。 面對復雜的深度學習篡改圖像，研究者們從2017年起開始了逐步探索。 2017年Nicolas Rahmouni等人 [ 57 ]首次嘗試對計算機生成的篡改圖像進行鑒別。
前言 今天閱讀的論文是《Learning Rich Featu re s for Image Ma nipula tio n Detectio n》這可以算是 圖像篡改檢測 領域的一部經典之作。 Abstra ct 首先說明了 圖像篡改檢測 不同于顯著性 檢測 的一個很重要的區別在于：需要 學習 到更加豐富的特征 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
由于圖像內容篡改通常是對圖中某個區域進行修改，因此也可以將篡改區域看作一種“目標”。 因此2018年Peng zhou等人 [ 39 ]將圖像內容被動取證任務轉換為目標檢測任務，提出了RGB-N框架。 如圖5-12所示，該模型整體基于Faster R-CNN框架，模型分為RGB流和噪聲流兩部分。
