【摘 要】
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随着数字图像技术的高速发展,图像伪造技术也得到飞速的进步,目前比较主流和普遍的图像伪造技术包含拼接伪造技术和人脸伪造技术。通过这些图像伪造技术生成的伪造图像在政治、经济、司法取证等诸多领域造成了严重的负面影响。因此,如何准确的检测这些伪造图像,成为了学术界的研究热点。本文针对拼接伪造检测技术和人脸伪造检测技术两个方法展开研究,主要内容和研究成果如下:1、针对目前主流的拼接伪造区域检测方法不能很好的
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随着数字图像技术的高速发展,图像伪造技术也得到飞速的进步,目前比较主流和普遍的图像伪造技术包含拼接伪造技术和人脸伪造技术。通过这些图像伪造技术生成的伪造图像在政治、经济、司法取证等诸多领域造成了严重的负面影响。因此,如何准确的检测这些伪造图像,成为了学术界的研究热点。本文针对拼接伪造检测技术和人脸伪造检测技术两个方法展开研究,主要内容和研究成果如下:1、针对目前主流的拼接伪造区域检测方法不能很好的处理一些较大的物体区域伪造或背景区域伪造等问题,我们提出了一种联合篡改痕迹注意网络和自适应融合机制的端到端的拼接检测框架JLM-Net。JLM-Net除了用于实现伪造区域定位的L-Net外,还引入了篡改痕迹注意网络MTA-Net去提取输入图像的全局篡改痕迹来弥补L-Net局部感受野的限制。其中:（1）提出了一种新的内容去除卷积层CRCL用于过滤图像内容信息,并将其作为提出的篡改痕迹注意网络MTA-Net的第一层来帮助MTA-Net更好的提取全局篡改痕迹;（2）设计了一个自适应多尺度融合模块AMSFM用于将MTA-Net提取到的全局篡改痕迹与用于实现伪造区域定位的编解码定位网络L-Net提取到的局部篡改痕迹进行精细融合,以突出融合特征中的重要信息;（3）在三个标准数据集CASIA、COLUMBIA和CARVALHO上进行了算法有效性验证,结果表明JLM-Net可以有效地定位伪造区域并且优于现存的一系列拼接伪造检测方法。2、针对现存的人脸伪造检测方法泛化性不佳的问题,本文提出一种域不变表征学习（DIRL）方法用于有效识别人脸伪造图像且有着较强的泛化能力。DIRL首先通过模拟的方法将多个源域划分为虚拟源域和虚拟目标域,再利用提出的特征分布差异最小化网络和最优分类距离最小化网络去得到合适的域不变表征空间。其中:（1）提出了一种特征分布差异最小化网络FDDM结合解耦和生成对抗训练的思想来最小化各个域的特征分布差异,从而提取多域共享的人脸伪造判别特征,即域共享特征。（2）提出了一个最优分类器距离最小化网络OCDM结合元学习的思想来调整给定的特征空间来减少最优分类器之间的距离,使得特征空间上存在一个理想的分类器,它既是最优的源域分类器,也是最优的目标域分类器。（3）在Face Forensics++数据集上进行了算法有效性验证,实验表明,当测试集和训练集由不同的人脸伪造方法生成时,相比于基线方法,DIRL可以将半总错误率（HTER）降低3.56%至8.56%不等,其泛化性能优于其他方法。
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