关键词image forgery detection
搜索结果 - 6
- 图像反取证的深度图像恢复
本研究旨在改进图像质量并通过深度图像恢复模型增强伪造图像的检测难度，同时测试深度学习方法与非深度学习方法在现有图像篡改检测模型上的效果，结果显示现有图像伪造检测模型无法对所提出的方法进行有效检测。
- 融合对象掩码引导的图像伪造分析的融合 Transformer
OMG-Fuser 是一种基于融合变压器网络的图像伪造检测和定位方法，它可以从不同的法证信号中提取信息，并利用目标信息进行分析，相比以往的方法，它可以操作任意数量的法证信号并考虑图像语义关系。
- 通过对比学习和无监督聚类重新思考图像伪造检测
图像伪造检测的新方法 FOrensic ContrAstive cLustering (FOCAL) 基于对比学习和无监督聚类，通过像素级对比学习指导高级取证特征提取，使用实时无监督聚类算法将学习到的特征聚类为伪造 / 原始类别，并通过特征 - 基于差异引导的图像篡改检测重构学习
本文提出了一种新的图像伪造检测范式，通过 Discrepancy-Guided Encoder (DisGE) 和 Double-Head Reconstruction (DouHR) 模块的引入，提高了模型对未知模式下的伪造侦测能力，并在 - CVPR分层细粒度图像伪造检测和定位
针对使用 CNN 合成图像与图像编辑两个领域生成的图像伪造属性差异巨大，难以实现统一的图像伪造检测和定位（IFDL）挑战，我们提出了一种分层细粒度的 IFDL 表示学习方法，其中包括多分支特征提取器，定位和分类模块，能够有效地检测并在像素级 - MM探究图像篡改检测中的人为因素
本文针对网络假冒图片的普遍存在问题，通过对自动算法与人类表现进行对比，提出了基于人类视觉难度的图片伪造检测算法。该算法将为今后更好的算法开发提供有利支持。