数字图像伪造检测新突破：基于特征图卷积神经网络（FM - CNN）噪声消除技术揭示伪造痕迹

面对数字图像伪造对通信与鉴别的威胁，研究人员引入 NC - FM - CNN 方法，通过在 CNN 架构中集成噪声消除机制，利用特征图识别伪造区域。实验显示该模型准确率达 97%，为数字图像鉴伪提供可靠方案。

　　在视觉内容对通信和认证至关重要的时代，数字图像伪造已成为重大威胁。复杂操纵技术的兴起需要可靠检测的创新方法。本研究提出一种利用特征图卷积神经网络（FM - CNN）中噪声消除（NC）的数字图像伪造检测新方法。该方法通过在 CNN 架构内集成噪声消除机制，利用特征图辨别图像内容的细微改变，增强对伪造区域的敏感性。通过选择性过滤伪造过程中引入的噪声模式，模型能更准确确定操纵区域。所提出的 NC - FM - CNN 架构在包含各种图像操纵类型的不同数据集上进行了广泛训练，确保其对多种伪造技术的适应性。通过先进优化技术和正则化方法，网络学习和区分真实与操纵特征的能力得到增强。实验结果显示准确率达 97%，表明 NC - FM - CNN 相比传统伪造检测方法具有优越性能。该模型即使在操纵细微或深层嵌入的情况下，也能稳健检测伪造内容。此外，其处理不同伪造场景的效率使其成为数字图像真实性验证中法医分析的通用工具。随着图像操纵技术的不断发展，所提出的 NC - FM - CNN 框架为打击数字伪造提供了主动可靠的解决方案，有助于建立可信赖的数字生态系统。