结合自注意力与卷积的真实场景图像篡改定位OA北大核心CSTPCD

图像是移动互联网时代传播信息的重要载体,恶意图像篡改是潜在的网络安全威胁之一。与自然场景中在物体尺度上的图像篡改不同,真实场景中的图像篡改存在于伪造的资质证书、文案、屏幕截图等,这些篡改图像通常会经过精心的手工篡改干预,因此其篡改特征与自然场景篡改特征存在差异,更具有多样性,对其篡改区域的定位更具有挑战性。针对该场景复杂且多样的篡改特征,丰富的关系信息是重要的,文中通过卷积神经网络进行自适应特征提取,并利用逆向连接的全自注意力模块进行多阶段特征关注,最后融合多阶段注意力关注结果进行篡改区域定位。所提方法在真实场景图像篡改定位任务中取得了优于对比方法的性能,其中F 1指标比主流方法MVSS-Net高出约8.98%,AUC指标高出约3.58%。此外,所提方法在自然场景图像篡改定位任务中也达到了主流方法的性能,并提供了自然场景篡改特征与真实场景篡改特征存在差异的佐证。在两种场景中的实验结果表明,所提方法能够有效地定位出篡改图像的篡改区域,且在复杂的真实场景中的定位效果更显著。