图像篡改常用数据集casia

最新推荐文章于 2025-06-11 19:32:59 发布
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分类专栏： cv 文章标签： 深度学习 机器学习 人工智能
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/brightendavid/article/details/119973135

摘自论文 CASIA IMAGE TAMPERING DETECTION EVALUATION DATABASE

2013年发表的论文。

CASIA 数据集是Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences 国人所作，中科院自动化研究所。

以下内容是瞎猜的

Chinese Academy of Sciences ， 估计CAS是这个的缩写。

而这个IA可能是这个。不明原因，iA这个词就有只能自动的含义。
在这里插入图片描述
所以就是CASIA = CAS + IA=中科院 自动化

就图像篡改数据集而言，是相对其他任务更加容易获得的，单张篡改图像的制作难度很低，但是多样的篡改数据，适合训练的篡改数据难以制作。但是制作数据集的难度还是比较低的。所以会有不少人自己做数据集训练。

CASIA 和Columbia

在这里插入图片描述

CASIA v2.0

在这里插入图片描述

CASIA v1.0

在这里插入图片描述

交叉验证

在这里插入图片描述

比较Columbia 优势

  • CASIA 比Columbia的篡改质量明显高，标注也比较准确。
  • Columbia对于边缘的标注有明显的像素偏差，做篡改边缘检测的最好不要用它。
  • Columbia被人眼识别篡改的概率是100%，说明篡改的质量低，不符合实际的应用场景。

就有一些论文，喜欢在Columbia里面测试，还说什么act very well in Columbia，结果展示还只放这个数据集的图。这个测试其实意义不大，如果人一眼就看出来，那为什么还要机器呢。

数据集特点

  • 所有的图像都是人为的通过PS制作的，要求符合人眼的习惯。
  • 可以是splicing或者copy-move 的篡改，即可以是同图，或者不同图
  • 裁剪后的图像区域可以通过缩放、旋转或其他失真操作，然后粘贴生成拼接图像。在生成拼接图像后，可以使用像模糊这样的后期处理。模糊/过滤可以沿着篡改区域定制或生成图像中的任何其他地方应用
  • 包含不同的篡改面积
  • 定义边缘是随机的，合理的。并非是固定的规则几何形状。
  • 包含一些纹理的混淆项，对检测而言是困难样本

数据集链接

论文中数据集链接，已测试，无法连接，像是外网网址。

The databases are now availiable online at http://forensics.idealtest.org/

改用其他途径，可以轻松搜索到

图像篡改数据集COVERAGE分享 002
weixin_44576543的博客
09-25 2016
论文：COVERAGE– A NOVEL DATABASE FOR COPY-MOVE FORGERY DETECTION 共计：100 对图像，100张篡改图片 100张篡改图片的groundtruth 数据集：来源于COVERAGE is designed to highlight and address tamper detection ambiguity of popular methods, caused by self-similarity within natural images .
图像篡改检测数据集修正(Image Tampering Detection Dataset)
li1784506的博客
01-07 1621
CASIAv1 、CASIAv2、COVERAGE、NIST16 作为图像篡改检测的公开数据集，用于训练和测试模型。然而，公开数据集中存在不同情况的问题，本仓库主要解决这些问题，原始数据集CASIAv1 和 CASIAv2来自，CASIAv1的mask来自[github]，CASIAv2的mask来自[github]。COVERAGE数据集来自[github]。本人在[github]中提供了处理后的数据集百度网盘下载链接，方便用户直接下载使用。
深度伪造常用数据集
最新发布
qq_58295825的博客
06-11 986
首个面向“多模态媒体篡改”任务的数据集，针对图像–文本新闻，进行检测与定位（bounding box / token）任务。
引领图像篡改检测新纪元 —— 探索CASIA 2.0的Groundtruth数据集
gitblog_00065的博客
06-16 847
???? 引领图像篡改检测新纪元 —— 探索CASIA 2.0的Groundtruth数据集 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ ???? 项目简介 在数字信息时代，图像真实性成为了一个不容忽视的话题。CASIA 2.0地面实况数据集正是为了应对这一挑战而生。作为CASIA 1.0的升级版，它不仅提供了更精准的图像篡改标注，还在原基础上修复了诸多噪声和命名错误，使得研究者们能够更...
图像篡改数据集整理
qq_32678471的博客
11-29 4560
图像篡改数据集和下载链接
CASIA数据库
12-04
CASIA是一个比较基础的中文情感数据库，快速建立自己的语音情感识别系统，
图像篡改检测数据集整理
BUG记录
08-09 1409
图像篡改检测数据集整理
COVERAGE图像篡改数据集，已处理好，tamper和mask图片名字一一对应，可直接使用
03-01
COVERAGE图像篡改数据集是专门用于研究和检测图像篡改的一种重要资源，它由NIST（美国国家标准与技术研究院）发布，旨在推动图像取证领域的技术发展。这个数据集包含了大量经过篡改的图像，以及相应的篡改标识图...
图像篡改检测及区域定位
06-03
情况，对再次经历重采样的伪造图像不能有效区分定位篡改区域这一问题，提出一种基于重采样痕迹的图像伪造检测算法。首先定 义出能够描述并区分不同重采样痕迹的两个特征量，将待测图像重叠分块，计算每块的特征量，...
code_篡改检测_图像篡改_图像篡改检测定位_图像篡改检测_provideviz_
09-28
在图像处理领域，篡改检测是一项重要的任务，特别是在法律、媒体和安全监控等场景中，确保图像的真实性至关重要。本文将深入探讨基于深度学习的JPEG图像篡改检测技术，旨在理解和应用这一前沿方法来提高篡改检测的...
CASIA-WEBFACE数据集
06-26
casiawebface数据集，4个G，百度云网盘直接下载，1万个人
CASIA WebFace 数据集
03-04
CASIA WebFace 完整数据集，内含1万个人， 50万张照片。 是人脸识别的最主流数据集。 百度网盘链接， 内含4.1G压缩文件
人脸识别数据集-CASIA-WebFace
04-11
2014年李子青实验室公开的人脸识别数据集，数据集收集自网络人脸图片，包含10575个人494414张图。 数据集介绍：https://alberthg.github.io/2018/04/16/CASIA-WebFace-简介/
casia数据集-清洗过后的人脸数据集
02-11
casia标准数据集，此处是清洗过后的人脸数据集，包含10575类不同的人脸
CASIA数据集免费分享
03-11
CASIA数据集免费分享
CASIA-webface人脸数据集
03-17
CASIA-webface人脸数据集百度云下载，压缩包大小为4.1G 关于CASIA-webface的详细介绍参见我的博客 https://blog.youkuaiyun.com/Fire_Light_/article/details/79588429
CASIA-WebFace 数据集介绍
牛肉胡辣汤
10-11 6601
在计算机视觉领域，人脸识别一直是一个重要的研究方向。为了训练和评估人脸识别算法的性能，研究人员需要大规模的人脸图像数据集。CASIA-WebFace 数据集便是其中之一。CASIA-WebFace 数据集由中国科学院自动化研究所（CASIA）创建。该数据集包含了大量的人脸图像，以及对应的身份标签。数据集的目标是提供一个用于人脸识别研究和评估的标准数据集。规模庞大：CASIA-WebFace 数据集共包含 494,414 张人脸图像，来自 10,575 个不同的身份。多样性。
图像篡改数据集CASIA 1.0分享 001
weixin_44576543的博客
09-25 5471
参考链接：https://www.cnblogs.com/qina/p/12696284.html https://www.zhihu.com/question/45555137/answer/441194586
【亲测免费】 探索图像篡改检测的新前沿：COVERAGE数据集
gitblog_09729的博客
10-31 563
探索图像篡改检测的新前沿：COVERAGE数据集 【下载地址】COVERAGE图像篡改数据集说明 COVERAGE数据集提供了全面的篡改图像资源，特别适合用于训练和验证图像篡改检测算法。每一个篡改过的图像(tamper)都与其对应的掩码(mask)图片一一对应，这大大简化了数据预处理流程，使研究人员及开发者可以即刻投入模...
图像篡改数据集介绍
03-16
### 图像篡改数据集及相关信息 #### 数据集概述 在IT领域，图像篡改的研究依赖于高质量的数据集支持。这些数据集不仅提供了丰富的样本用于算法训练和验证，还推动了学术界和技术界的进步。以下是几个重要的图像篡改数据集： - **ForgeryNet 数据集**是一个大规模的人脸伪造数据集，其特点在于图像和视频级别均具有统一的注释[^2]。此数据集适用于多种任务，包括但不限于检测拼接、复制移动以及去除等类型的篡改。 - 另外，Zlatkova等人提出的事实核查数据集专门设计用来评估图像真实性声明的技术方法[^3]。尽管它可能更侧重于新闻或社交媒体场景下的应用，但对于理解图像篡改背后的社会影响同样重要。 #### 篡改类型与挑战 根据已有研究，图像篡改可以分为三类：拼接、复制移动和去除[^4]。每种类型都带来了独特的技术和理论上的难题。例如，在处理复制移动时，需要特别注意纹理重复性和几何一致性；而面对去除操作，则需考虑背景重建的真实度等问题。 #### 实践中的考量因素 对于实际竞赛或者项目实施过程中，提交成果的形式也有严格规定。比如某些比赛要求参赛者按照特定结构整理并上传含有预测掩码(mask) 的ZIP文件夹，其中包含4000张PNG格式图片，并且要确保路径正确无误以便系统能够自动化评分流程[^5]。 通过上述描述可以看出，无论是基础科学研究还是工业级解决方案开发，优质且多样化的数据资源都是不可或缺的一部分。它们为构建更加精准有效的防伪模型奠定了坚实的基础。 ```python # 示例代码展示如何读取一张 PNG 文件作为 Mask 输入给定目录下所有文件名列表 import os from PIL import Image def load_masks_from_directory(directory_path): mask_images = [] for filename in os.listdir(directory_path): if filename.endswith(".png"): img_path = os.path.join(directory_path, filename) with Image.open(img_path) as im: mask_images.append(im.convert('L')) # 转换为灰度模式 return mask_images ```
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