数字图像取证技术研究进展综述

• 作者: 郭欣 孙建德
• 来源期刊: 山东师范大学学报（自然科学版）
• 关键词: 数字图像取证 内在一致性 深度学习
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 研究论文
• 页码范围: 302-310
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41|TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4748.2021.03.008

摘要

本文着眼于数字图像取证技术的研究成果,对数字图像取证技术的研究进展进行了系统的论述.从光学一致性、传感器规律一致性、图像篡改时留下的痕迹或成像时留下的痕迹以及统计特征一致性四个方面对基于内在一致性的传统数字图像取证技术进行了概述;从简单的模型迁移、对模型输入层的修改以及模型架构的修改三个方面对深度学习的图像取证技术进行了阐述.最后,本文对现在数字图像取证技术存在的挑战进行了概括,并展望了取证技术的发展方向.在各种媒体环境中充斥着效果逼真的伪造图像的环境中,对图像取证技术的了解可以让人们更加理性地认识"眼见为实"的观念,提高人们的媒体安全意识.