5、图像伪造检测技术：从特征处理到算法优化

图像伪造检测技术：从特征处理到算法优化

在当今数字化时代，图像伪造问题日益严重，如何准确检测图像伪造成为了一个重要的研究课题。本文将介绍一系列用于图像伪造检测的技术，包括特征处理方法、实验结果、特征选择和预训练 CNN 模型，以及 BAT 算法优化等内容。

1. 不同 ML 方法处理的特征

为了评估图像伪造检测效果，我们选择了多种监督式机器学习算法，包括极限学习机（Extreme Learning Machine）、朴素贝叶斯（Naïve Bayes）、决策树（Decision Trees）、支持向量机（Support Vector Machine）和随机森林分类器（Random Forest Classifier）。模型堆叠通过投票过程确定了能产生最佳准确率的分类器组合。同时，采用欧几里得距离和阈值方法对自然数字图像进行图像伪造预测。

1.1 实验数据集

实验基于五个数据集进行，具体信息如下：
| 数据集名称 | 原始图像数量 | 篡改图像数量 |
| — | — | — |
| CASIA | 100 | 100 |
| CoMoFoD | 300 | 300 |
| MICC - F220 | 150 | 150 |
| HiFoD | 1216 | 1216 |
| Kodak | 部分类别数据 | 部分类别数据 |

1.2 特征提取与算法融合

利用局部二值模式（LBP）的变体和灰度游程长度矩阵（GLRLM）进行特征提取。LBP 变体产生七个特征，GLRLM 产生七个不同的组件像素值，两者结合共得到 14 个特征。提出的 LBPSOSA