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摘要
针对基于深度学习的图像篡改检测方法无法解决后处理攻击的篡改图像问题，提出基于深度学习和深度信息的图像篡改检测方法。利用单目深度估计算法获取深度信息，将原始红、绿、蓝（RedGreenBlue,RGB）图像和预测深度图重构为RGB-D图像，通过获取RGB-D图像中的颜色相似性特征和深度相似性特征进行图像篡改检测，提高现有图像篡改检测方法的准确性。实验结果表明，该方法在USCISI数据集上各项评价指标优于对比方法，证明深度信息可以辅助实现图像复制-粘贴篡改检测任务。
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针对基于深度学习的图像篡改检测方法无法解决后处理攻击的篡改图像问题，提出基于深度学习和深度信息的图像篡改检测方法。利用单目深度估计算法获取深度信息，将原始红、绿、蓝（RedGreenBlue,RGB）图像和预测深度图重构为RGB-D图像，通过获取RGB-D图像中的颜色相似性特征和深度相似性特征进行图像篡改检测，提高现有图像篡改检测方法的准确性。实验结果表明，该方法在USCISI数据集上各项评价指标优于对比方法，证明深度信息可以辅助实现图像复制-粘贴篡改检测任务。
