【摘 要】
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随着互联网在我们的生活和社会的各个领域占据越来越重要的地位,大量的数字图像通过互联网平台出现在公众的视野当中。这些数字图像都或多或少经历过人为的后期处理,当中也不乏一些被不法分子恶意篡改用于帮助他们达到非法目的的产物。因此,数字图像取证相关领域一直受到广泛的关注。依据数字图像的压缩历史可以判断数字图像是否经历过篡改。其中,JPEG（Joint Photographic Experts Group）
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随着互联网在我们的生活和社会的各个领域占据越来越重要的地位,大量的数字图像通过互联网平台出现在公众的视野当中。这些数字图像都或多或少经历过人为的后期处理,当中也不乏一些被不法分子恶意篡改用于帮助他们达到非法目的的产物。因此,数字图像取证相关领域一直受到广泛的关注。依据数字图像的压缩历史可以判断数字图像是否经历过篡改。其中,JPEG（Joint Photographic Experts Group）重压缩检测是最常用也是最有效的领域,因为很多成像设备在成像时为了方便保存就会将图像保存为JPEG格式,而人们在利用很多图形处理软件对图像处理后一般都默认保存为JPEG格式,此时就造成了JPEG的二次压缩。因此,通过检测图像是否经历过JPEG重压缩就可以作为判断图像是否经历过篡改的重要依据。本文就针对JPEG重压缩检测领域进行研究,工作如下:（1）现有JPEG重压缩算法未考虑混合重压缩问题,可能会被不法分子在二次压缩时引入一种其他压缩算法例如JPEG2000对现有JPEG重压缩检测算法进行规避。针对这一问题,本文提出了一种基于四元数卷积神经网络的混合重压缩检测算法。该算法不仅能够保留彩色图像通道间的联系,而且能充分利用彩色图像的色彩信息,通过四元数卷积提取图像色彩特征辅助决策。在网络中添加特征转换模块,将提取到的特征转换为四元数统计特征用于放大二次压缩所引入的痕迹,引导网络捕捉重压缩所带来的图像色彩信息的损失,增强了网络的敏感性。实验结果表明,所提方法在JPEG和JPEG2000混合重压缩检测问题上的准确率最高达到了98%,性能相较于现有的JPEG重压缩检测算法平均提升了27%,同时在JPEG重压缩检测问题上,也取得了较好的结果。相比现有的重压缩检测方法,所提模型在JPEG和混合重压缩两种重压缩检测问题上,具备更好的可迁移性和通用性。（2）现有的基于深度学习的同步JPEG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,现有的量化底表不一定是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,自动寻求解压缩过程的最优解,在一定程度上减少了由于人工处理导致的图像信息二次损失,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,所提出的JPEG同步重压缩检测算法在多个公开数据集上都取得了较好的取证表现,在质量因子为20至90的全部实验组上,多数实验组的精度优于现有方法。
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