10.11959/j.issn.2096-109x.2021047
基于深度学习的数字图像取证技术研究进展
随着数字图像篡改技术不断的革新换代,传统的取证方法已经无法对抗最新的多媒体篡改手段和技术,尤其是深度造假及深度学习技术带来的全新挑战.总结提炼了包括图像预处理模块、特征提取模块及分类结果后处理模块的通用数字图像取证框架,并在提出的框架基础之上分析现有相关研究的优缺点,同时归纳了数字图像取证面临的挑战并指明未来的发展方向.
数字图像取证;卷积神经网络;来源识别;篡改检测
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TP37(计算技术、计算机技术)
浙江省属高校基本科研业务费专项资金;国家自然科学基金;浙江省基础公益研究项目;网络空间安全重点专项基金
2021-12-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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