基于深度学习的毕业项目图像伪造检测_Python代码下载

简介：
本项目利用深度学习技术进行图像伪造检测，采用Python编程实现。通过分析和处理图片数据，训练模型以识别伪造图像特征，助力网络安全与媒体真实性验证。 这是我的毕业项目。如果你想使用它进行训练，请只运行训练的 py 文件来训练模型；整个应用程序将无法工作，并且我没有上传经过训练的模型的 h5 文件，因为它的大小约为 3GB，太大了。您可以考虑使用 kaggle API 和 colab 来轻松地重新训练模型。 该项目利用深度学习和图像处理技术检测不同格式（有损或无损）下的“复制移动和拼接”伪造图像。我们实施了两种不同的方法来识别篡改：一种是基于 ELA 预处理的自定义模型，另一种是对两个预训练模型（VGG16 和 VGG19）进行微调的方法。这些模型均在 Google Colab 上进行了训练。 该应用程序允许用户使用已训练好的模型测试图像或重新训练新数据集，并用新的训练模型来检测图像篡改。“ELA”方法的最高准确率为 94.54%（经过 12 次迭代）。