Image forgery detection and localization using deep learning techniques

doi:10.1111/1556-4029.70351

Image forgery detection and localization using deep learning techniques

2026-07-01

0

PRE

AI

Santosh Singh Rathore *

P

Prasad, Binod

DOI：10.1111/1556-4029.70351

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如今，由于先进的图像编辑工具的普及，数字图像的编辑变得非常简单，这使得数字内容的真实性验证日益具有挑战性。此类工具的广泛使用引发了关于数字图像在安全、取证和司法应用中可靠性的严重担忧。为应对这些挑战，本文提出了一种统一的基于深度学习的框架，用于自动检测图像伪造并精确定位数字图像中被篡改的区域。伪造检测模块采用卷积神经网络（CNN）进行分层特征提取，随后使用支持向量机（SVM）分类器识别图像是否为原始或篡改。对于定位任务，采用VGG16和U-Net架构的组合对伪造区域进行分割，以实现像素级的篡改检测。实验评估在COMOFOD v2.0和Columbia Image Splicing基准数据集上进行。采用准确率、损失和AUC分数作为性能指标评估所提出框架的性能。实验结果表明，所提出的方法在伪造检测和定位任务上均达到最先进性能，超越了多种现有的基于深度学习的取证方法。该框架为检测和定位数字图像中被篡改的区域提供了有效且可靠的解决方案，从而加强了数字图像取证分析，并提高了关键应用中视觉内容的可信度。

Keyword:

convolutional neural network

deep learning

image forgery detection

image forgery localization

image segmentation

Image forgery detection and localization using deep learning techniques

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