Dubbel JPEG komprimering detektion har fått stor uppmärksamhet i blind bild kriminalteknik. Endast ett fåtal tekniker kan dock ge automatisk lokalisering. För att ta itu med denna utmaning föreslår detta dokument en algoritm för dubbel JPEG-komprimeringsdetektering baserad på ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN). CNN är utformat för att klassificera histogram av diskreta cosinustransformkoefficienter (DCT) som skiljer sig mellan enkelkomprimerade områden (tampade områden) och dubbelkomprimerade områden (okomprimerade områden). Lokaliseringsresultatet erhålls enligt klassificeringsresultaten. Experimentella resultat visar att den föreslagna algoritmen utför bra i dubbel JPEG-komprimering detektion och förfalskning lokalisering, särskilt när den första komprimering kvalitetsfaktorn är högre än den andra.
För att upptäcka förfalskning av bilder föreslår det arbete som presenteras i REF att histogrammen för Discrete Cosine Transform (DCT) används som indata till ett CNN för att upptäcka enstaka eller dubbla JPEG-kompressioner medan papperet används i [
Double JPEG compression forensics based on a convolutional neural network
{'venue': None, 'journal': 'EURASIP Journal on Information Security', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}