鲁棒的区域复制图像篡改检测技术

图像篡改检测算法研究.pdf

基于深度学习的JPEG图像篡改检测技术，运用深度学习强大的特征学习和模型表达能力，提取JPEG压缩图像的特征信息，通过实现对篡改图像的检测与篡改区域的定位，提高篡改检测准确率和篡改区域的定位精度。

针对现有图像盲取证方法在多重镜像篡改检测效果较差的问题,提出一种基于近似最近邻(ANN)搜索的图像篡改检测方法。提取图像的BRISK(Binary Robust Invariant Scalable Keypoints)特征描述子,获得图像的二值特征向量。利用PatchMatch计算特征间的偏移量并借助传导策略优化搜索相似图像块,实现篡改区域的初步检测。利用最小均方线性模型计算拟合误差移除误匹配点,精确定位篡改区域。在CASIA V2.0图像数据集和哥伦比亚大学图像数据集上进行实验,实验结果表明,该算法能够准确且高效地检测经复杂几何形变的篡改区域,特别是对多重镜像篡改检测的准确率更高。

这是一个三分类改为二分类的检测

图像篡改检测matlab代码JPG 和 TIF 图像中的篡改检测 这是在特伦托大学多媒体数据安全课程竞赛中使用的代码。 我们的结果获得了更高的分数 (31)。 根据我们面临的一些问题，对算法进行了细微的修改。 代码中有趣的部分是它评估每个算法的输出是否是正确结果的方式，可以找到。 在评估之前对每个结果进行编辑也很重要。 还有一个名为 spaghetti code 的文件夹，里面有一些测试用例和其他不是特别有用的部分。 你可以下载一些测试图片 要运行代码，请执行函数 getmap(Path)，其中 Path 是我们要分析的图像的路径。 请求的输出将写入目录“DEMO_RESULTS”中。 请注意，为了正确使用代码，必须包含 SUPPORT 目录（添加文件夹和子文件夹） 如果你想在多个图像上运行代码，你可以在 SUPPORT 目录中找到脚本 tests.m； 在这种情况下，您需要指定：包含伪造图像的目录的路径、包含真实伪造地图的目录以及要分析的 number_of_images 使用的算法来自

投影与光照方向一致性的图像篡改检测

SIFT-SURF-and-FAST-算法 本项目是对不同图像篡改检测算法的比较研究。 比较研究基于在不同标准（例如特征点的数量、特征描述符等）中获得的结果来评估算法的性能。 这些研究是了解算法行为及其对所得结果的影响的重要资源。 我们主要专注于算法 SIFT、SURF 和 FAST。

阿里天池安全Ai挑战者计划图像篡改检测 博主此次比赛rank23 这是在在学校做宣讲时的材料 包括深度学习入门指导，比赛所需知识获取方式，常见比赛类型解读以及此次比赛的TOP选手方案解读

JPEG图像篡改引入的双重压缩会导致篡改区域的原始压缩特性发生改变，因此可以利用篡改区域压缩特性的不一致性来检测图像的篡改。利用该原理，提出了一种基于量化噪声的JPEG图像篡改检测算法。算法对待检测图像进行分块，计算每块的量化噪声，求取图像块的量化噪声服从均匀分布和高斯分布的概率，从而检测出篡改过的双重压缩区域。实验结果表明：该算法能有效检测双重压缩的JPEG图像篡改，并能定位出篡改区域。