基于解压缩模块的JPEG同步重压缩检测

摘要：

现有的基于深度学习的同步JPEG(Joint Photographic Experts Group)重压缩检测算法大多使用解压缩过程中产生的截断和舍入误差作为分类依据,在检测框架前都存在降低特征提取难度的预处理层,无法实现端到端.同时,现有的量化底表是根据人为经验所设计的,无法取得解压缩过程的最优解,限制了JPEG重压缩检测算法的精度上限.针对这些问题,本文提出了一种基于解压缩模块的JPEG重压缩检测方法,该方法利用卷积模拟JPEG解压缩过程,设计了解压缩模块,将JPEG解压缩过程并入网络中从而实现端到端,省去了繁重的预处理步骤;同时,利用深度学习能够自动优化参数的特性,自动去寻找解压缩过程的最优解,减少了由于人工处理导致的图像信息的二次损失,进一 步提升了JPEG重压缩检测算法的性能上限.实验结果表明,本文所提出的JPEG同步重压缩检测算法在超过半数的实验组上都取得了较好的取证表现,在UCID数据集上比现有方法平均精度最多提高1.8%.

关键词：数字图像取证、卷积神经网络、JPEG重压缩、解压缩模块

所属期刊栏目：51

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;中原科技创新领军人才项目;江苏省自然科学基金;河南省网络空间态势感知重点实验室开放基金;江苏省研究生研究与实践创新项目;广东省信息安全技术重点实验室开放项目;山东省计算机网络重点实验室开放课题;人文社会科学教育部项目;江苏高校优势学科建设工程项目

在线出版日期：2023-07-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：850-859