篡改检测

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基于深度学习的图像篡改检测方法综述
《智能系统学报》2025年第2期283-304,共22页张汝波 蔺庆龙 张天一 
国家自然科学基金项目(62202024);中央高校基本科研业务费专项资金项目(501QYJC2024139006).
随着数字图像编辑工具的普及,图像篡改变得越来越容易,大量被篡改后的虚假图像通过网络和社交媒体进行传播,这对法律、新闻媒体和科学研究等领域的真实性和可信度构成了威胁。图像篡改检测的目的是检测和定位篡改图像中的篡改区域,以保...
关键词：深度学习 图像篡改检测 计算机视觉 卷积神经网络 图像处理 图像取证 图像伪造 伪造检测 
基于多尺度融合注意力的多视角文档图像篡改检测与定位
《计算机科学》2025年第4期327-335,共9页孟思江 王宏霞 曾强 周炀 
国家自然科学基金(62272331)。
随着各类数字化平台的完善和应用,文档类图像在网络上得到了广泛传播。与此同时,图像处理技术的发展也增大了文档类图像被篡改的风险,保障文档图像的完整性和真实性变得至关重要。为了提高真实场景下文档类图像篡改区域定位的准确度,提...
关键词：文档类图像篡改检测 深度学习 多尺度 数字图像取证 多视角 
一种基于SD-K-means++聚类的图像复制粘贴篡改检测方法研究
《信息与电脑》2025年第5期136-139,共4页陈宇川 
文章提出了一种基于SD-K-means++聚类的图像复制粘贴篡改检测算法。传统K-means++算法在进行聚类算法之前,仍需指定聚类的数目。强制指定聚类数目可能将数据过度简化或错误分类,且不能对复杂的聚类形状进行有效处理。文章所提算法通过...
关键词：SD-K-means++算法 SIFT算法 复制粘贴篡改 
基于YOLO模型的文档篡改检测比较
《电子制作》2025年第4期65-70,共6页泽仁玉珍 
随着计算机技术的飞速发展和互联网的普及,电子合同、录用通知书等文档材料经常被当作图片在网上传播,这些文档中通常包含姓名、电话等个人隐私,更容易篡改、利用,造成严重的社会问题。由于YOLO模型在目标检测领域表现出色,因此得到了...
关键词：图像篡改检测 YOLO模型 文档篡改 目标检测 
多向堆叠记忆网络在证件图像篡改检测中的应用
《小型微型计算机系统》2025年第2期346-352,共7页赵卫东 黄见 张睿 吴乾奕 
国家自然科学基金项目(71971066)资助。
随着金融线上业务的迅猛发展,篡改图像信息的问题在风控环节频繁出现.然而,现有的篡改检测模型在处理证件图片的准确性和应对环境干扰方面亟需加强.为解决这一问题,本文提出了一种二阶段篡改检测模型:在第1阶段中,通过将简单堆叠长短期...
关键词：篡改检测 证件图像 多向堆叠记忆网络 多邻域纹理特征 
基于多分支HRNet的图像篡改检测与定位模型
《现代电子技术》2025年第3期35-42,共8页曾桢 谭平 
国家自然科学基金项目(71964007)。
传统的篡改方法如拷贝粘贴和拼接已演变为利用深度学习生成的高质量伪造图像,这些篡改技术在图像纹理和细节上留下难以察觉的痕迹,如高频噪声模式的异常、颜色分布的微妙变化,以及边缘区域的不自然过渡。这些痕迹分布在不同分辨率层次...
关键词：图像篡改检测 深度学习 多分支HRNet 纹理增强模块 Spatial Weighting Cross Resolution Weighting W_Arcloss 
基于多层次安全架构的电力系统保护通道安全性分析
《通信电源技术》2025年第3期58-60,共3页武娟 曹鹏 
电力系统保护通道用于传递控制指令和状态信息,安全性直接影响系统运行的可靠性。然而,窃听、篡改及中间人攻击等威胁使保护通道的安全性面临严峻挑战。研究保护通道的安全防护机制对于保障电力系统安全至关重要。设计一种基于多层次安...
关键词：电力系统 保护通道 多层次安全架构 动态密钥交换 篡改检测 
基于深度学习的纺织品图像篡改检测技术研究
《化纤与纺织技术》2025年第1期22-24,共3页马文平 刘万万 李永春 
商丘工学院科学研究项目“基于多模态特征融合的图像内容篡改检测”(2024KYXM14)。
在当今数字化时代,图像作为信息传播的重要载体,其真实性至关重要。在纺织品领域,无论是商业广告、质量监控还是艺术品保护、网络交易等方面,图像都扮演着关键角色。然而,随着图像编辑软件日益强大,图像篡改现象频发。对纺织品行业而言...
关键词：深度学习 纺织品 图像篡改 图像加密技术 
用于图像篡改检测的混合Transformer网络
《计算机辅助设计与图形学学报》2024年第12期2010-2019,共10页李树原 严彩萍 李红 
国家自然科学基金(61902102);浙江省自然科学基金(LQ19F020004).
目前已有许多基于卷积神经网络的框架用于图像拼接伪造检测,然而由于篡改区域的尺度是变化的,现有的大多数方法都不能获得令人满意的性能,尤其是对于大尺度的对象.为了获得准确的篡改定位结果,提出一种混合Transformer网络,其将自注意...
关键词：图像拼接篡改检测 篡改区域定位 卷积神经网络 自注意力 交叉注意力 
匹配对聚类的图像复制粘贴篡改检测
《中国图象图形学报》2024年第12期3595-3611,共17页蔺聪 黄轲 温雅敏 卢伟 
国家自然科学基金项目(62072480);广东省普通高校特色创新项目(自然科学)(2022KTSCX041);广州市科技计划基础与应用基础研究项目(202102080316);广东省信息安全技术重点实验室开放基金(2020B1212060078);广州市海珠区科技计划项目(海科工商信计2022-45)。
目的 图像篡改检测主要分为图像区域复制篡改、图像拼接和对象移除3个方向,其中图像复制粘贴篡改是图像篡改检测的重要研究方向之一。针对目前大多数复制粘贴篡改检测方法难以检测平滑和小的篡改区域,且虚警率较高等问题,提出了一种基...
关键词：多媒体取证 图像取证 图像篡改检测 复制粘贴篡改 基于密度的带噪声空间聚类(DBSCAN) 
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