基于特征驱动融合的正式化双流混合卷积神经网络，用于高效的多尺度篡改检测

《Engineering Applications of Artificial Intelligence》：Formalized dual-stream hybrid convolutional neural network for efficient multi-scale tampering detection via feature-driven fusion

提出双分支混合深度学习模型，结合EfficientNetB0的语义抽象能力与MobileNetV2的边缘感知高效设计，通过全局平均池化和dropout增强泛化性。在CASIA V1、Columbia、DEFACTO-Splicing、DEFACTO-CopyMove、MICC-F2000五类数据集上，模型AUC达1.00，F1-score为0.99，且优于20+种现有模型，适用于实时数字取证。

　　随着数字媒体技术的快速发展，图像篡改的方式也变得越来越复杂和难以察觉。无论是通过拼接、复制移动还是其他高级编辑手段，伪造图像的手段不断升级，对数字取证、新闻报道、法律调查和社交媒体等领域提出了严峻的挑战。在这样的背景下，图像伪造检测的重要性日益凸显，成为保障数字图像真实性和可信度的关键技术。然而，现有的图像检测方法在面对这些复杂篡改手段时，往往存在检测精度不足、计算成本高以及泛化能力弱等问题。因此，开发一种既能高效识别伪造图像，又能准确定位篡改区域的模型，成为当前研究的热点。

本文提出了一种双分支的混合深度学习模型，结合了EfficientNetB0的语义抽象能力和MobileNetV2的边缘感知特性。该模型的设计理念在于利用轻量级的结构实现高效处理，同时保持对图像内容的深层次理解。通过将两种网络的优势融合，该模型在图像和人脸篡改检测与定位任务中表现出色。模型采用全局平均池化和Dropout正则化技术，以增强其泛化能力，同时通过复合缩放和深度可分离卷积的方式，实现了对图像特征的多尺度提取。这种结构不仅提高了模型在空间和频率域中的判别能力，还有效降低了计算资源的消耗，使其更适合实时应用。

为了验证模型的有效性，本文在五个不同的基准数据集上进行了测试和评估。这些数据集包括CASIA V1、Columbia、DEFACTO-Splicing、DEFACTO-CopyMove以及MICC-F2000。其中，CASIA V1数据集包含1701张真实图像和3274张篡改图像，涵盖了拼接和复制移动等多种篡改类型。Columbia数据集则包含了大量真实和篡改图像，用于评估模型在不同场景下的表现。DEFACTO数据集专门用于拼接和复制移动伪造图像的检测，而MICC-F2000数据集则涵盖了不同分辨率和不同数据类型的图像，以确保模型在多样化的测试环境下具有良好的适应能力。

在这些数据集上的实验结果表明，该模型在多个指标上均优于现有的许多先进方法。在DEFACTO数据集上，模型的AUC达到了1.00，F1分数为0.99，同时实现了完美的召回率（1.00），显示出极高的检测准确性和定位能力。在MICC-F2000数据集上，模型同样取得了0.98的AUC和0.98的F1分数，证明了其在不同数据类型和分辨率下的广泛适用性。此外，通过混淆矩阵和ROC曲线等可视化手段，可以更直观地观察模型的性能表现，进一步验证其在不同篡改类型中的稳定性。

本文的模型设计不仅在技术层面实现了突破，也在实际应用中展现出显著的优势。传统的图像检测方法通常依赖于手工提取的特征，如局部二值模式（LBP）、离散余弦变换（DCT）和小波变换等，这些方法虽然在某些情况下能够有效识别图像篡改，但往往缺乏对图像整体语义的把握，且难以应对复杂的篡改模式。近年来，深度学习方法逐渐成为图像伪造检测的主流，其通过端到端的学习机制，能够自动提取图像中的关键特征，提高检测的准确性和鲁棒性。然而，深度学习模型的计算成本较高，尤其是在处理大规模图像数据时，往往需要大量的计算资源和时间。

为了解决这一问题，本文提出了一种轻量级的双分支混合模型，通过结合EfficientNetB0和MobileNetV2的优势，实现了对图像内容的全面理解和高效处理。EfficientNetB0以其强大的语义表示能力著称，能够捕捉图像中的高层特征，而MobileNetV2则以其轻量级的结构和边缘感知特性，能够在较低的计算资源下实现高效的图像特征提取。通过将这两种网络融合，该模型在保持计算效率的同时，提升了对图像篡改的识别能力。模型采用全局平均池化和Dropout正则化技术，以增强其泛化能力，同时通过深度可分离卷积的方式，实现了对图像特征的多尺度提取。

在实际应用中，该模型能够有效识别和定位图像中的篡改区域，适用于多种图像篡改类型，如拼接、复制移动和图像修复等。特别是在处理那些细微且难以察觉的篡改行为时，该模型展现出卓越的检测能力。通过在多个数据集上的测试，该模型不仅在检测精度上优于现有方法，还在计算效率和跨数据集泛化能力上表现出色。这种轻量级的设计使得该模型能够在实时系统中得到应用，为数字取证和媒体验证提供了有力的支持。

此外，本文还对现有的图像伪造检测方法进行了全面的文献综述。早期的方法主要依赖于手工特征，这些方法虽然在某些情况下能够有效识别图像篡改，但存在定位能力不足和泛化能力弱的问题。随着深度学习技术的发展，越来越多的研究开始探索基于深度学习的图像检测方法，这些方法在检测精度和鲁棒性上有所提升，但仍面临计算成本高和模型复杂度高的问题。近年来，基于Transformer的模型在图像检测任务中也展现出一定的优势，但其计算资源需求较高，难以在实时应用中推广。

为了进一步验证模型的性能，本文在多个指标上进行了评估。包括AUC、准确率、精确率、召回率和F1分数等，这些指标能够全面反映模型在图像检测任务中的表现。通过混淆矩阵和ROC曲线等可视化手段，可以更直观地观察模型在不同篡改类型中的检测能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上的表现均优于现有的许多先进方法，特别是在检测精度和计算效率方面具有显著优势。

本文的模型设计不仅在技术上实现了突破，也在实际应用中展现出广泛的适用性。通过将EfficientNetB0和MobileNetV2的优势融合，该模型在保持计算效率的同时，提升了对图像篡改的识别能力。这种轻量级的设计使得该模型能够在实时系统中得到应用，为数字取证和媒体验证提供了有力的支持。同时，该模型的跨数据集泛化能力也得到了验证，能够在不同分辨率和不同数据类型的图像中保持良好的检测效果。

在模型的训练和测试过程中，本文采用了多种技术手段，以确保模型的准确性和稳定性。首先，通过全局平均池化和Dropout正则化技术，提高了模型的泛化能力，使其能够适应不同的图像样本。其次，通过深度可分离卷积的方式，实现了对图像特征的多尺度提取，从而提高了模型在不同篡改类型中的识别能力。最后，通过在多个数据集上的测试，验证了模型在不同场景下的适用性，确保其在实际应用中能够保持良好的性能。

本文的研究成果对于图像伪造检测领域具有重要意义。首先，该模型提供了一种轻量级且高效的解决方案，能够有效应对当前复杂的图像篡改手段。其次，该模型在检测精度和计算效率之间实现了良好的平衡，使其更适合实时应用。最后，该模型的跨数据集泛化能力得到了验证，能够在不同分辨率和不同数据类型的图像中保持良好的检测效果。这些优势使得该模型在数字取证、新闻报道、法律调查和社交媒体等领域具有广泛的应用前景。

此外，本文还对模型的贡献进行了详细的说明。首先，该模型引入了一种双分支架构，结合EfficientNetB0和MobileNetV2的优势，实现了对图像特征的互补提取。其次，通过全局平均池化和拼接技术，将两个分支的特征融合，生成统一的图像表示，同时采用全连接层和Sigmoid激活函数进行二分类，提高了模型的检测能力。第三，该模型在五个不同的数据集上进行了评估，涵盖了拼接和复制移动等多种篡改类型，确保了模型的广泛适用性。第四，通过多种评估指标，如AUC、准确率、精确率、召回率和F1分数，全面验证了模型的检测能力。第五，该模型在多个数据集上的表现均优于现有的许多先进方法，显示出其在图像伪造检测领域的优越性。

总的来说，本文提出了一种高效的图像伪造检测模型，结合了EfficientNetB0和MobileNetV2的优势，实现了对图像内容的全面理解和高效处理。该模型在检测精度和计算效率之间实现了良好的平衡，使其更适合实时应用。通过在多个数据集上的测试，验证了模型的广泛适用性和良好的泛化能力。这些成果为图像伪造检测领域提供了新的思路和技术手段，有助于提升数字媒体的真实性和可信度。