ELA算法用于保险欺诈-伪造照片检测及EXIF信息显示

最新推荐文章于 2024-11-17 21:58:14 发布
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分类专栏： 机器学习 文章标签： 保险 车险 图片 欺诈 算法
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/baiky/article/details/78384643
版权
一款利用ELA算法检测JPG图片是否被修改的工具，能显示可能修改的区域并读取EXIF信息，适用于验车及查勘定损照片检测等场景。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

用ELA算法检测JPG图片是否有修改，并显示可能修改的区域；并且可以查看JPG图片除缩略图相关的所有的EXIF信息。
此工具可以检测照片是否有过人工修改，可以根据EXIF中的信息（照片拍摄的时间、GPS地点、拍摄工具、EXIF信息是否完整）判断照片是否PS过。使用的场景为：
1.验车照片检测；
2.查勘定损照片检测。
注意：开启了美颜功能的，美颜部位也将会被检测出来。
欢迎各位测试使用，后果自负。
下载地址：
https://pan.baidu.com/s/1o7KyV5S
http://download.youkuaiyun.com/download/baiky/10043566#


                

        

    

  



    


                



	

		

			

				
					
ELA图像处理-图像篡改

				
			

			

				

					herr_kun的博客
				

				

					11-26
					
					5330
					
				

			

		

		

			
				
前言：在做图像篡改的时候需要用到ELA图像信息，该图像的主要原理是因为篡改图像区域的图像信息和原有图像不同，将图像经过一个固定质量压缩保存后，两个不同区域表现不同，据此来得到篡改区域的位置。下面是具体的代码：


    # 使用 PIL 模块进行处理
    im = Image.open(filename).convert('RGB')
    im.save(resaved_filename...

			
		

	



                

            
              



	

		

			

				
					
图片防伪ELA检测--png与jpeg

				
			

			

				

					和而不流
				

				

					09-14
					
					6915
					
				

			

		

		

			
				
文章目录ELA概述有损图片、无损图片将ELA应用于有损图像（jpeg）将ELA应用于无损图像（png）
ELA概述
错误级别分析（ELA）允许识别图像中处于不同压缩级别的区域。对于JPEG图像，整个图片应处于大致相同的水平。如果图像的某个部分的错误级别明显不同，则它可能表示数字修改。
ELA突出显示了JPEG压缩率的差异。着色均匀的区域（例如，蓝天或白墙）可能会比高对比度边缘具有更低的ELA结果（较暗的颜色）。
有损图片、无损图片

无损：无损文件格式保留确切的像素颜色信息。如果加载图片，保存并再次加载，则

			
		

	



              


  
              

                


	

		

			

				
					
图片修改检测工具(win64版)

				
			

			

				

					10-29
				

			

		

		

			
				
用ELA算法检测JPG图片是否有修改，并显示可能修改的区域。查看JPG图片除缩略图相关的所有的EXIF信息。

			
		

	





	

		

			

				
					
深度伪造检测（Deepfake Detection）：识别真假影像的关键技术

				
			

			

				

					不积跬步无以至千里
				

				

					11-12
					
					5075
					
				

			

		

		

			
				
因此，深度伪造检测（Deepfake Detection）技术应运而生，旨在通过技术手段识别、检测并防范深度伪造内容，保障数字信息的真实性。随着检测技术的不断进步，深度伪造检测将为数字社会的信息安全和信任构建提供重要支撑，为我们营造一个更安全、可信的网络环境。：借助生成对抗网络（GAN），深度伪造检测可以通过与深度伪造技术相对抗的方式来不断改进检测算法的识别能力。：深度伪造检测利用图像或音频中难以察觉的伪造特征来进行识别，比如微小的面部失真、声音频率异常等。一、什么是深度伪造与深度伪造检测？

			
		

	



		

			
		



	

		

			

				
					
【伪造检测】Noise Based Deepfake Detection via Multi-Head Relative-Interaction

				
			

			

				

					weixin_51908696的博客
				

				

					11-17
					
					1201
					
				

			

		

		

			
				
实现的，这是一种由于相机感光传感器而造成的缺陷噪声，主要用图像的源识别，在伪造检测的任务中并没有很好的表现。​	伪造人脸图像只会对人脸进行操作，为了能够防止在背景信息中也提取到被操作的像素，在选取背景区域时选择离人脸最远的区域。：传统算法基本都是采用余弦计算相似度的，然而，由于输出的图像的噪声数据，只采用单一的余弦值作为相似度判断会导致。① Siamese网络结构在两个分支中的可学习的权重是共享的，用于噪声特征的提取，在该结构中采用预训练的。学习人脸和背景的噪声特征的相似度，从多个维度学习相似度；

			
		

	





	

		

			

				
					
一文速览深度伪造检测（Detection of Deepfakes）：未来技术的守门人

				
			

			

				

					定期分享我的发现和想法，感谢你的陪伴和支持
				

				

					02-29
					
					9746
					
				

			

		

		

			
				
在数字化时代的高速公路上，深度伪造技术（Deepfake）如同一辆无人驾驶的跑车，其速度惊人，潜力巨大，同时也带来了潜在的危险。深度伪造检测（Detection of Deepfakes）不仅是一场科技界的军备竞赛，更是未来数字内容安全领域的黄金矿脉。本文将探讨这一技术的核心原理，揭示其如何成为数字时代守门人的角色。重现和替换的对比编辑合成：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/139489768。

			
		

	





	

		

			

				
					
ELA图像拼接算法-ELA

				
			

			

				

					01-08
				

			

		

		

			
				
ELA算法最初被用于检测图像是否被篡改，通过对比图像的不同区域在压缩过程中的差异来识别潜在的编辑痕迹。这种技术同样适用于图像拼接，因为其能够帮助我们识别出两张图像之间的像素不一致，从而找到最佳的拼接位置...

			
		

	





	

		

			

				
					
基于ELA-Median的运动自适应去隔行算法：横向运动检测与边缘优化

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
本文档深入探讨了一种基于运动适应的去隔行（deinterlacing）方法，特别是在水平运动检测与边缘插值算法（ELA-Median）的结合应用。标题"Motion Adaptive Interpolation with Horizontal Motion Detection for ...

			
		

	





	

		

			

				
					
ELA算法检测JPG图片修改工具(Win64版)

				
			

			

				

					
				

			

		

		

			
				
总结上述知识点，标题、描述、标签及文件列表共同指向了一个专注于检测JPEG图片篡改痕迹和读取EXIF信息的Windows应用程序。该应用程序主要使用ELA算法作为其核心检测机制，并能提供图片编辑历史的可视化展示。通过...

			
		

	





	

		

			

				
					
使用深度 学习 毕业项目 的图像伪造检测_python_代码_下载

				
			

			

				

					06-12
				

			

		

		

			
				
我使用 ELA 预处理构建了自己的模型，并使用了两个不同的预训练模型（VGG19、VGG15）进行微调，这些模型使用Google Colab进行训练，图像伪造检测应用程序使用户能够使用应用程序训练的模型测试图像或训练具有新数据...

			
		

	





	

		

			

				
					
重型车辆检测系统源码和数据集：改进yolo11-ELA-HSFPN-TADDH.zip

					
最新发布

				
			

			

				

					02-11
				

			

		

		

			
				
目标检测技术的应用非常广泛，如自动驾驶、安防监控、智能分析等领域都离不开高效准确的目标检测算法。其中，YOLO（You Only Look Once）系列算法因其速度快、准确性高的特点，在实际应用中得到了广泛的认可和应用。...

			
		

	





	

		

			

				
					
双目立体匹配算法：ELAS

				
			

			

				

					dulingwen的博客
				

				

					03-31
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
efficient large scale stereo matching

			
		

	





	

		

			

				
					
Python: 用 exifread 找图片拍摄日期，来重命名文件，出现另一个程序正在使用此文件，进程无法访问。

				
			

			

				

					Fan_shine的博客
				

				

					05-05
					
					877
					
				

			

		

		

			
				
用 exifread 找图片拍摄日期，来重命名文件，出现另一个程序正在使用此文件，进程无法访问。

出现错误提示：

Traceback (most recent call last):
 File "C:/Users/X/PycharmProjects/office_automation/test0620.py", line 311, in <module>
  advanced_rename_file()
 File "C:/Users/X/PycharmProjects/offic...

			
		

	





	

		

			

				
					
ELA：深度卷积神经网络的高效局部注意力机制

				
			

			

				

					m0_47867638的博客
				

				

					04-05
					
					7620
					
				

			

		

		

			
				
注意力机制由于其能够有效提升深度神经网络性能的能力，在计算机视觉领域获得了广泛认可。然而，现有方法往往难以有效利用空间信息，或者在利用空间信息的同时会牺牲通道维度或增加神经网络的复杂性。为了解决这些局限性，本文提出了一种高效的局部注意力（ELA）方法，该方法以简单的结构实现了显著的性能提升。通过分析坐标注意力方法的局限性，我们发现了批量归一化缺乏泛化能力、维度减少对通道注意力的不利影响以及注意力生成过程的复杂性等问题。为了克服这些挑战，我们提出了将一维卷积和组归一化特征增强技术融入ELA的方法。

			
		

	





	

		

			

				
					
ELA--学习笔记

				
			

			

				

					oneself的博客
				

				

					09-09
					
					2136
					
				

			

		

		

			
				
ELA--学习笔记

			
		

	





	

		

			

				
					
拼接图像矫正

				
			

			

				

					yanmengying的博客
				

				

					01-08
					
					594
					
				

			

		

		

			
				
拼接图像畸变矫正

			
		

	





	

		

			

				
					
图像篡改检测方向（Tamper Detection\ image forencis detection）学习笔记汇总（未完成）

					
热门推荐

				
			

			

				

					s000da的博客
				

				

					07-09
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
参考资料：

关于图像篡改检测的算法总结：

http://homeway.me/2018/08/05/tamper-detection-an-overview/
	http://homeway.me/2019/05/04/tamper-detection-an-overview-2/
	https://blog.youkuaiyun.com/u010183397/article/details/547994...

			
		

	





	

		

			

				
					
DCT模糊图像检测

				
			

			

				

					爱哭鬼
				

				

					04-26
					
					666
					
				

			

		

		

			
				
1.main.cpp
//
// Created by cynthia on 2020/9/27.
//


//
// Created by cynthia on 2020/9/27.
//
#include <sys/types.h>
#include <sys/stat.h>
#include <unistd.h>
#include <dirent.h>
#include <iostream>
#include <opencv2/ope

			
		

	





	

		

			

				
					
检测图片篡改困难？快来试试这款黑科技

				
			

			

				

					曲鸟
				

				

					10-26
					
					1万+
					
				

			

		

		

			
				
什么是摩尔纹？当感光元件像素的空间频率与影像中条纹的空间频率接近时，可能产生一种新的波浪形的干扰图案，即所谓的摩尔纹。说的简单一点通过手机拍摄电脑、电视屏幕获得的照片上出现的纹路就是摩尔纹，如下图所示：摩尔效应是一种特殊的光学现象，它是两条线或两个物体之间以固定的角度和频率发生干涉后产生的视觉效果。当人眼无法分辨这两条线或两个物体时，就能看到这些干涉的花纹。

			
		

	



              




          




        



    





    



      

      

        
      

      





	

		
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成就一亿技术人!

          

          

        

        

          

          

            领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝
            规则
          

        

      

      

        

          

            
              
            
            

              
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