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目前，對于（1）、（2）檢測的算法比較多，而針對（3）的算法比較少見，接下來我們將分析最近幾年使用深度學習解決上面幾個問題論文，從而分析該領域的當前現狀、未來方向。 關于上述幾種篡改方法，圖像篡改檢測算法大致可以分為傳統算法和深度學習算法，傳統算法的特點是手工提取特征、建立模型、分析特征并分類；深度學習的算法主要通過使用CNN模型，提取特征，并通過Softmax分類，實現端到端（end-to-end）自適應學習模式。 [2] 總結了這兩種算法的框架模型，基于深度學習模型數字圖像篡改分析架構將像素作為輸入，并且由三種層組成：圖像處理層，用于特征表示的若干卷積層，以及用于分類的若干完全連接的層。
前言 今天閱讀的論文是《Learning Rich Featu re s for Image Ma nipula tio n Detectio n》這可以算是 圖像篡改檢測 領域的一部經典之作。 Abstra ct 首先說明了 圖像篡改檢測 不同于顯著性 檢測 的一個很重要的區別在于：需要 學習 到更加豐富的特征 it pays mo re at- te n tio n to tamper ing ar ti fa ct s than to image con te nt, which sug ge sts that rich er featu re s need
這種方法產生的篡改圖像與常規篡改方式產生的圖像有很大區別，篡改區域與真實區域往往在統計特征、邊緣偽影等方面極為相似。 因此，如何提取有效特征將會是檢測的難點之一。 GAN框架由生成器和鑒別器構成，二者都是深度學習網絡。 生成器負責生成真假難辨的圖像，鑒別器負責對圖像進行鑒別，當鑒別器無法鑒別出生成圖像的時候，圖像被輸出。 采用這種方式產生的圖像通常是常規深度學習網絡無法檢測出具體類別的，生成方法對于深度學習鑒別方法魯棒性很強。 因此如何設計有效的網絡結構去學習人眼無法發現的篡改線索也是檢測的難點之一。 面對復雜的深度學習篡改圖像，研究者們從2017年起開始了逐步探索。 2017年Nicolas Rahmouni等人 [ 57 ]首次嘗試對計算機生成的篡改圖像進行鑒別。
ManTra-Net網絡通過識別局部異常特征來判斷像素是否經過篡改，可以識別多種類型的篡改（copy-move、splicing、remove、enhancement）。 本文提出的ManTra-Net主要包括兩個子網絡：manipulation-trace feature extractor和LADN (local anomaly detection network)。