深度學(xué)習(xí)篡改圖像的檢測難點是什么？

這種方法產(chǎn)生的篡改圖像與常規(guī)篡改方式產(chǎn)生的圖像有很大區(qū)別，篡改區(qū)域與真實區(qū)域往往在統(tǒng)計特征、邊緣偽影等方面極為相似。 因此，如何提取有效特征將會是檢測的難點之一。 GAN框架由生成器和鑒別器構(gòu)成，二者都是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。 生成器負(fù)責(zé)生成真假難辨的圖像，鑒別器負(fù)責(zé)對圖像進(jìn)行鑒別，當(dāng)鑒別器無法鑒別出生成圖像的時候，圖像被輸出。 采用這種方式產(chǎn)生的圖像通常是常規(guī)深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)無法檢測出具體類別的，生成方法對于深度學(xué)習(xí)鑒別方法魯棒性很強(qiáng)。 因此如何設(shè)計有效的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)去學(xué)習(xí)人眼無法發(fā)現(xiàn)的篡改線索也是檢測的難點之一。 面對復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)篡改圖像，研究者們從2017年起開始了逐步探索。 2017年Nicolas Rahmouni等人 [ 57 ]首次嘗試對計算機(jī)生成的篡改圖像進(jìn)行鑒別。

圖像被惡意篡改,會對社會造成不良影響嗎？

日常生活中人們對圖像進(jìn)行修改，往往是出于美化、娛樂的目的，這并不會帶來不良影響，但是在有些情況下，被惡意篡改的圖像經(jīng)過傳播，就會影響人們對客觀事物的判斷，有時甚至?xí)ι鐣蛧以斐刹涣嫉挠绊?，近些年，這類情況也越來越多。 歷史上第一幅虛假圖像出現(xiàn)在1860年，圖1-1左圖林肯的照片實際上是由右面參議員約翰·卡爾霍恩的頭部替換為林肯頭部得到的。

如何解決篡改圖像數(shù)據(jù)集過小的問題？

2017年Ouyang等人 [ 53 ]提出使用遷移學(xué)習(xí)的方法解決篡改圖像數(shù)據(jù)集過小的問題。 該方法首先在ImageNet上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后再采用數(shù)量較小的復(fù)制-粘貼數(shù)據(jù)集進(jìn)行微調(diào)，在圖像真假分類上實現(xiàn)了較高的精度。 基于區(qū)域相似性檢測方法將復(fù)制-粘貼區(qū)域定位問題轉(zhuǎn)換為相似性匹配問題。 這類方法通常以整個圖像作為輸入，提取圖像中大量重疊的圖像塊進(jìn)行相似性計算，從而找到相似性最高的區(qū)域。

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