可能有用的篡改检测常识
Deep learning-based Technique for Image Tamper Detection
图像篡改检测方向的2021年的综述,主要介绍一些深度学习方法的优缺点。但是逻辑方面感觉有点不对。
Proceedings of the Third International Conference on Intelligent
Communication Technologies and Virtual Mobile Networks (ICICV 2021).
IEEE Xplore Part Number: CFP21ONG-ART; 978-0-7381-1183-4
脆弱水印:对图像的任何修改做出反应,由相当的敏感性,认为不大适合篡改检测任务。
半脆弱水印:只有对于内容的大的篡改反应,而不对一些用户常见的非恶意的图像操作反应。
稳定水印:在大多数情况下都会保留,即使是做了强的恶意篡改。估计是和采样点有点关系。一般不考虑作为篡改检测的依据。而在于产权的保护。
常用领域
forensics, industrial photography, e-commerce, and medical imaging
司法鉴定、工业摄影、电子商务和医学成像
The most common categories of non-natural distortions of digital
images are splicing [3], copy-move [1,2], and resampling [4].
splicing
copy-move
resampling
resampling 其实大多数人不把它当作是图像的篡改,认为图像经过resampling 之后检测出的篡改痕迹是一种误检。
数据集性质
有记录的第一个 司法性质的图像篡改分析
是由MarcusA.Root在摄影的早期进行的。
西班牙女演员安娜·艾伦的社交媒体报道报道了最近的一张拼接照片,她参加了在美国洛杉矶举行的第87届奥斯卡颁奖典礼
如图所示。1.原始图像(图。1(a))是波兰女演员兼模特卡西娅·斯穆特尼亚克,在2013年罗马电影节期间拍摄。安娜的头被剪在卡西亚的身体上,创造了这个假货(图。1(b))。
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