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数字图像操作反取证的双域生成对抗网络( Dual-Domain Generative Adversarial Network for Digital Image Operation Anti-forensics )
H Xie J Ni YQ Shi
本文提出了一种基于生成对抗网(GANs)的通用数字图像操作反取证框架，称为双域生成对抗网(DDGAN)。为了解决图像操作检测的问题，该框架结合了操作特定的取证特征和机器学习的知识，以确保生成的图像在不同的检测器下表现出更好的不可检测性能。DDGAN由一个生成器和两个不同领域的鉴别器组成，即特定于操作的特征域，从目标任务的取证分析的角度帮助隐藏伪影；空间域，便于从零开始利用机器学习的特征作为补充。通过中值滤波反取证和JPEG压缩反取证的实验，我们证明了所提出的DDGAN在不可检测性和视觉质量方面优于现有的反取证方法。
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