计算机应用

作者：付顺旺, 陈茜, 李智, 王国美, 卢妤

单位：1.贵州大学 大数据与信息工程学院，贵阳 550025；2.贵州大学 计算机科学与技术学院，贵阳 550025；3.贵州电网有限责任公司，贵阳 550002

关键词：篡改图像检测,多尺度融合,全局相关性,被动取证,残差网络

基金：国家自然科学基金资助项目(62062023)

针对现有基于深度学习的篡改图像检测网络通常存在检测精度不高、算法可迁移性弱等问题，提出一种双通道渐进式特征过滤网络。利用两个通道并行提取图像的双域特征，一个通道提取图像空间域的浅层和深层特征，另一个通道提取图像噪声域的特征分布；同时，使用渐进式细微特征筛选机制过滤冗余特征，逐步定位篡改区域；为了更准确地提取篡改掩码，提出一个双输入细微特征提取模块，结合空间域和噪声域的细微特征，生成更准确的篡改掩码；在解码过程中，通过融合不同尺度的过滤特征和网络的上下文信息，提高网络对篡改区域的定位能力。实验结果表明，在检测和定位方面，与现有先进的篡改检测网络ObjectFormer、MVSS-Net（Multi-View multi-Scale Supervision Network）和PSCC-Net（Progressive Spatio-Channel Correlation Network）相比，所提网络的F1分数在CASIA V2.0数据集上分别提高10.4、5.9和12.9个百分点；面对高斯低通滤波、高斯噪声和JPEG压缩攻击时，相较于ManTra-Net（Manipulation Tracing Network）、SPAN（Spatial Pyramid Attention Network），所提网络的曲线下面积（AUC）分别至少提高了10.0、5.4个百分点。验证了所提网络可以有效解决篡改检测算法存在的检测精度不高、迁移性差等问题。

来源：2024年第4期

《计算机应用》期刊编辑部

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