基于改进ManTra-Net网络的图像篡改检测

作者：陈赵乐; 张**

来源：长江信息通信, 2023, 36(07): 71-73.

DOI：10.3969/j.issn.1673-1131.2023.07.022

• ManTraNet
• 特征提取
• 注意力机制

篡改后的图像经常被用于恶意的谣言，威胁社会的稳定性，因此对篡改图像进行检测有利于维持社会信息的准确性。当前，篡改检测技术已经取得了重大进展，但精确识别和定位被篡改的图像区域依旧是一项极具挑战的工作。传统的篡改检测方法只针对某一特定的篡改类型，难以同时针对多种类型的篡改，普遍精度不高，并且检测定位不准确。因而本文提出了一种基于ManTraNet网络的图像篡改检测方法，首先利用ManTra-Net局部异常模块来获取图像篡改信息，使得对图像检测时有聚焦点，其次利用注意力机制来提高对篡改信息的关注，忽略无关的语义信息，增强模型的学习能力，并且基于Unet提出一种新的提取特征网络，提取更加有效且空间信息完整的特征。与RGB-N、SPAN、NOI1、RCRCNN、ManTra-Net五个模型进行比较，实验结果显示本文提出的算法具有相对较高的检测和定位精度。