基于 MobileNet V1 的多重图像拼接检测与定位
计算机视觉与模式识别
2024-09-04 v2 密码学与安全
摘要
在现代社会，数字图像已成为重要的信息来源与通信媒介。然而，它们可被轻易地使用免费可得的图像编辑软件篡改。两张或更多图像被组合以生成新图像，从而可通过社交媒体平台传播信息以影响社会中的人们。此类信息可能带来正面与负面后果。因此，有必要开发一种能够检测并定位图像中多重图像拼接伪造的技术。本研究工作提出使用以 MobileNet V1 为骨干的 Mask R-CNN 进行多重图像拼接伪造检测。它还计算多重拼接图像中伪造区域的百分比分数。我们将所提工作与 ResNet 的各变体进行了对比分析。所提模型使用我们的 MISD（多重图像拼接数据集）进行训练与测试，并观察到所提模型优于 ResNet 模型变体（ResNet 51、101 与 151）。
引用
@article{arxiv.2108.09674,
title = {Detection and Localization of Multiple Image Splicing Using MobileNet V1},
author = {Kalyani Kadam and Swati Ahirrao and Ketan Kotecha and Sayan Sahu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.09674},
year = {2024}
}