如何基于深度学习进行图像篡改检测？

随着数字图像处理技术的发展和图像处理软件的广泛应用，修改一幅图像变得越来越容易。篡改图像在互联网中的恶意传播会对社会稳定，舆论公信力和媒体价值带来影响，因而鉴定图像真实性和完整性的数字图像取证技术日益受到广泛的关注。

本次直播从【数字图像篡改检测关键技术研究与应用】的角度出发，对目前流行的图像篡改的取证方法进行探讨，重点研究针对图像篡改检测技术及具体实验分析。

▍数字图像篡改取证技术

数字图像篡改的取证技术主要是通过分析数字图像的特征来对图像进行真实性、完整性以及其来源进行鉴别。简单来说就是，数字图像篡改的取证技术主要是判断图像从成像设备产生之后，其内容是否真实，图像是否经过了篡改，是从哪种设备产生的等。

根据对已有的部分成果进行分析可知，数字图像篡改的取证技术主要分为主动取证技术和被动取证技术，具体分类如图所示。

直播分享—图像取证技术分类

图像取证方法主要分为主动取证和被动取证。主动取证方法主要包含数字签名、数字水印等需要事先在图像中嵌入验证信息，然后再进行信息提取验证的相关技术手段。

直播分享—主动取证方法（一）

直播分享—主动取证方法（二）

相对于主动取证，被动取证的应用范围更为广泛，可以分为图像溯源取证和图像内容取证两个板块。

直播分享—被动取证方法（二）

▍图像篡改检测技术

图片篡改检测的研究关键是能够设计出符合取证目的的篡改特征，相较于手工设计特征难度较且很难具有普适性，深度学习特别是卷积神经网络在计算机视觉领域的广泛应用为图像篡改取证问题带来了新的解决思路。卷积神经网络可以通过监督学习的方式，从数据集中自动学习到数据的分布，并将数据分布应用于特定的任务中。

直播分享—深度视觉解决新思路（一）

直播分享—深度视觉解决新思路（二）

直播分享—深度视觉解决新思路（三）

从特征学习的角度出发，利用卷积神经网络强大的特征提取能力，改进一些现有的经典网络模型并将其应用在图像取证领域。

（更多干货，请观看6.15日19：30深谷学院直播）

▍课程大纲

1.图像的分类

2.图像的存储

3.图像的转换

4.介绍数字图像篡改取证的背景与意义、数字图像篡改取证中的主

5.动取证与被动取证技术、图像篡改取证工作的特异性等。

6.介绍基于深度学习的图像篡改检测算法，包括模型中的残差网络

7.sobel层、边缘残差块、Dual Attention双重注意特征融合机制多尺度监管机制等模块。

8.实验数据集介绍

9.消融实验分析

10.常用模型实验对比结果

11.图像处理检测在军事防卫、司法鉴定、图像防伪等领域的应用

随着图像处理技术的发展，图像篡改方式变得越来越复杂。这需要我们的篡改检测研究与时俱进不断提出新的检测算法逐步提高图像篡改的检测技术水平，愿深谷学院此次【基于深度学习的数字图像篡改检测关键技术研究与应用】能给您带来些许启发，也祝您科研之路一路顺意。

欢迎感兴趣的伙伴6月15日19：30收听《基于深度学习的数字图像篡改检测关键技术研究与应用》，一起交流学习。

那就，不见不散！

来源 | 深谷机器人高级研修班

排版 | 耳朵

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