基于卷积神经网络的图像伪造检测算法

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摘要：随着图像编辑技术的发展，多样化图像伪造手段日益威胁数字内容真实性，传统基于手工特征的检测方法在面对复杂伪造技术时表现不佳。基于卷积神经网络的图像伪造检测算法，通过多层卷积提取图像细微特征，捕捉伪造痕迹。实验结果表明，该算法在CASIA、Columbia等多个数据集上准确率均超过90%，较传统方法提升20%以上，具备精确的伪造区域定位能力，对图像质量下降与不同伪造类型展现出强大的适应性，为数字媒体真实性验证提供了可靠技术支持。（剩余6913字）

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