应用U-HRNet+SoftTripleLoss的HiFi-Net伪造图像检测技术研究

作者：宋家骏; 刘桂雄; 黄家曦; 张国才

来源：中国测试, 2023, 49(09): 37-45.

DOI：10.11857/j.issn.1674-5124.2023060140

• 伪造图像
• 伪造属性分类
• HiFi-Net
• U-HRNet
• SoftTripleLoss

伪造图像若被不当利用会带来严重负面影响，不同伪造图像生成方法导致伪造属性差异，使得研究统一图像伪造检测、定位方法具有很大挑战性。该文提出一种应用U-HRNet+SoftTripleLoss的HiFi-Net伪造图像检测方法，首先采用U-HRNet替代HiFi-Net特征提取网络，其网络结构促进学习图像深层特征以获取更高级的语义信息，增加多个阶段、融合通道以改善高分辨率特征；其次引入SoftTripleLoss模块，学习无约束采样的伪造属性特征嵌入表示以改善特征嵌入分布，从而更好地区分细粒度伪造属性，进而提高细粒度伪造图像分类准确率。实验表明，使用上述技术构建的检测模型像素级别总体评价指标AUC、F1分别为0.992 8、0.976 0，较原文献模型提高0.002 5、0.008 2；图像级别总体评价指标细粒度属性分类准确率Acc达98.05%，较原文献模型提高1.23%。

• 单位
  华南理工大学