该研究提出了一种使用改进的Mask R-CNN模型来检测和定位图像篡改的方法。通过结合Sobel滤波器，模型能够更好地预测篡改图像与原始图像之间的差异，尤其在Copy-Move和Splice篡改检测中表现优越。实验结果显示，该方法在多个数据集上实现了最佳性能，提高了图像取证的准确性。
Detection and localization of image forgeries using improved mask regional convolutional neural network
用于篡改取证的mask 区域卷积神经网络
摘要：传统方法使用手工特征或基于浅层的特征，因此导致限制的表达能力和较重的计算负载，最近 深度学习表现出强大的复杂的统计特征包括高纬度输出和学习层次表达，为了提取更多篡改图像和真实图像之间的区别性特征，提出改进的mask-rcnn，采用sober
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