复制-移动与图像拼接伪造的检测与定位
计算机视觉与模式识别
2022-02-10 v1 机器学习
图像与视频处理
摘要
在假新闻与深度伪造的世界中，有大量图像被篡改并在报纸上发表、在法庭上使用以及发布于社交媒体用于诽谤目的的案件，情形令人警觉。检测这些被篡改图像是一项重要任务，也是我们试图应对的任务。本文中，我们聚焦于使用深度学习与图像变换方法检测图像是否被篡改的方法，并比较各方法的性能与鲁棒性。随后我们尝试识别图像的篡改区域并预测相应掩码。基于结果，提供了建议与方法以实现更鲁棒的检测与识别伪造框架。
引用
@article{arxiv.2202.04069,
title = {Detecting and Localizing Copy-Move and Image-Splicing Forgery},
author = {Aditya Pandey and Anshuman Mitra},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.04069},
year = {2022}
}