Abstract-Detection av olika typer av bildredigering som utförs på en bild är ett viktigt problem inom bild kriminalteknik. Det ger information om behandlingen av en bilds historia, och kan också avslöja förfalskningar som finns i en bild. Det har föreslagits få metoder för att upptäcka olika typer av bildredigeringsåtgärder inom ett enda ramverk. Alla operationer måste dock vara kända i förväg under utbildningsfasen. Men i verkliga rättsmedicinska scenarier är det kanske inte möjligt att känna till de redigeringsåtgärder som utförs på en bild. För att lösa detta problem föreslår vi en ny metod för djupinlärning som kan skilja mellan olika typer av bildredigeringsåtgärder. Den föreslagna metoden klassificerar bildplåster på ett parmässigt sätt som antingen på samma sätt eller olika bearbetade med hjälp av ett djupt siamesiska neuralt nätverk. När nätverket lär sig funktionen som kan skilja mellan olika bildredigeringsåtgärder, kan det skilja mellan olika bildredigeringsåtgärder som inte finns i utbildningsstadiet. De experimentella resultaten visar hur effektiv den föreslagna metoden är när det gäller att upptäcka/diskriminera olika bildredigeringsåtgärder.
I REF föreslår författarna en metod för djupinlärning baserad på metrisk inlärning som kan skilja mellan olika typer av bildredigeringsåtgärder.
Universal Image Manipulation Detection using Deep Siamese Convolutional Neural Network
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}