Feb, 2019

数字图像取证相似度

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TL;DR介绍一种新的数字图像取证方法，称为 “取证相似性”，可以确定两个图像图块是否包含相同的取证痕迹或不同的取证痕迹。该方法使用基于卷积神经网络的特征提取器和三层神经网络组成的系统来计算图像汇总所包含的同一或不同取证痕迹的相似性得分，实验证明其可应用于各种取证痕迹，不需要事先了解特定痕迹的知识。该系统在检测相机型号、图像编辑和操作参数方面，表现出优异的性能和应用前景。
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发现论文，激发创造
  • 用取证相似度图形揭示伪造图像

    本文提出了基于图的社区检测方法来检测和定位图像伪造，通过 Forensic Similarity Graph 表示图像，利用社区结构来定位伪造部分，并通过实验证明了该方法的优越性。

    Dec, 2019

  • 手写文档图像匹配

    该研究使用卷积神经网络提取特征描述进行文本匹配，以解决不同个体写作的手写文本相似性预测问题。

    May, 2016

  • 使用深度特征映射进行跨领域图像匹配

    本文提出了一种基于多通道规范化互相关的相似度度量方法，能够有效识别犯罪现场遗留的鞋印，此方法可以用于其他领域的图像检索问题。同时，我们使用卷积神经网络的特征描述符在特殊领域中表现出了惊人的效果，提高了鞋印的识别精度。

    Apr, 2018

  • 定位和验证：用于改进深伪造检测的双流网络

    通过创新的双流网络、多功能模块和半监督补丁相似性学习策略，本研究在深伪检测领域取得了显著的改进，通过六个基准测试表明具有较强的鲁棒性和普适性，并在深伪检测挑战预览数据集上将帧级 AUC 从 0.797 提高至 0.835，将 CelebDF_v1 数据集上的视频级 AUC 从 0.811 提高至 0.847。

    Sep, 2023

  • 基于目标的稀疏潜在特征的全卷积网络的概率相似性证据

    利用神经网络进行相似性分析是一种理解和分类各个领域中复杂模式的强大技术。本研究探讨了完全卷积网络（FCNs）生成的潜在信息在相似性分析中的应用，特别是用于估计二维图片中对象的视觉相似度。这一分析方案包括两个步骤：（1）从经过训练的 FCN 中提取和转换每个二维对象的特征模式，（2）通过模糊推理来识别最相似的模式。通过考虑分析中潜在变量的重要性，可以进一步增强第二步，并提供有关使用基于神经网络的相似性分析有效地辨别数据模式的好处和挑战的宝贵见解。

    Jul, 2023

  • 数字病理学自监督相似度学习

    提出了一种适用于数字病理学领域的自监督方法，利用同构网络从全切片图像中提取特征来创建稳健和紧凑的图像描述符，其由长度为 128 的特征向量生成，并结合实验结果表明，相比于现有的 ImageNet 和通用的自监督特征提取方法，该方法在图像检索方面具有更好的表现。

    May, 2019

  • TransForensics: 基于密集自注意力的图像篡改定位

    提出了一种基于 Transformers 的图像伪造定位方法 TransForensics，结合密集自注意力编码器和密集校正模块用于模拟全局上下文和不同尺度下的本地补丁之间的所有成对相互作用，该方法不仅可以捕捉有区分性的表示并获得高质量的蒙版预测，而且不受篡改类型和补丁序列顺序的限制，在主要基准测试中表现优于现有的现有方法。

    Aug, 2021

  • 对比多人脸鉴定：一种用于多人脸伪造检测的端到端双粒度对比学习方法

    本文提出了一种新的端到端的框架 Contrastive Multi-FaceForensics (COMICS)，通过双粒度对比学习方法，在多脸伪造检测方面取得了显著的性能提升，并显示了与其他对手方法相比较大的潜力，适用于多种架构。

    Aug, 2023

  • 一种基于卷积神经网络的相机模型识别反取证方法

    本文研究了通过对抗性的样本对基于卷积神经网络的相机模型检测器进行欺骗的反取证方法，并展示了即使用针对图像分析和获取相机模型信息的先进深度学习架构，也存在一定漏洞。

    May, 2018

  • 训练卷积神经网络比较图像片段进行立体匹配

    本研究基于卷积神经网络为计算视差匹配的成本聚合，并针对 KITTI2012、KITTI2015 和 Middlebury 立体数据集对该方法进行了验证，结果表明其在所有三个数据集上优于其他方法。

    Oct, 2015