Detektion av bildmanipulering skiljer sig från traditionell semantisk objektdetektering eftersom den ägnar mer uppmärksamhet åt manipulering av artefakter än åt bildinnehåll, vilket tyder på att rikare funktioner behöver läras. Vi föreslår ett två-ströms snabbare R-CNN-nätverk och utbildar det endto-end för att upptäcka de manipulerade regionerna med en manipulerad bild. En av de två strömmarna är en RGB ström vars syfte är att extrahera funktioner från RGB bildinmatning för att hitta manipulering artefakter som stark kontrastskillnad, onaturliga manipulerade gränser, och så vidare. Den andra är en brusström som utnyttjar de bullerfunktioner som utvinns från en steganalys rik modell filterskikt för att upptäcka buller inkonsekvens mellan autentiska och manipulerade regioner. Vi smälter sedan in funktioner från de två strömmarna genom ett bilinjärt pooling skikt för att ytterligare införliva rumsliga samtidig förekomst av dessa två metoder. Experiment på fyra vanliga bildmanipuleringsdata visar att vårt två-ströms ramverk överträffar varje enskild ström, och också uppnår toppmodern prestanda jämfört med alternativa metoder med robusthet till storleksändring och kompression.
Zhou m.fl. REF föreslog en två-ströms snabbare R-CNN-modell och utbildade den end-to-end för att upptäcka manipulerade regioner i givna bilder.
Learning Rich Features for Image Manipulation Detection
{'venue': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'journal': '2018 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}