TMFNet：用于颜色图像操作链检测的双流多通道融合网络
计算机视觉与模式识别
2024-09-13 v1 多媒体
摘要
图像操作链检测技术近年来在多媒体法学领域受到越来越多的关注。然而，现有检测方法 suffer from 泛化问题，而且往往忽略颜色图像通道相关性，这种相关性提供了额外的法学证据。为解决这些问题，本文提出一种 novel 双流多通道融合网络，用于颜色图像操作链检测，其中以空间瑕疵流和噪声残差流以互补方式加以探索。具体而言，我们首先提出一种无池化的深度残余结构，以学习多通道相关性的全局特征表示。然后设计一组滤波器，以聚合多通道相关性信息的同时捕获噪声残差流中的低层特征。随后通过深度残余模型提取高层特征。最后，将两个流的特征输入融合模块，以有效学习操作链更丰富的判别性表示。大量实验表明，所提方法在保持对 JPEG 压缩鲁棒性的同时实现了 state-of-the-art 泛化能力。本文使用的实验源码将在 https://github.com/LeiTan-98/TMFNet 上发布。
引用
@article{arxiv.2409.07701,
title = {TMFNet: Two-Stream Multi-Channels Fusion Networks for Color Image Operation Chain Detection},
author = {Yakun Niu and Lei Tan and Lei Zhang and Xianyu Zuo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.07701},
year = {2024}
}
备注
15 pages, 12 figures