基于CASIA数据集与CNN的图像真伪检测系统

本项目是一个使用卷积神经网络(CNN)进行二分类图像真伪检测的开源项目，基于CASIA图像篡改检测数据集，展示了深度学习在数字图像取证领域的应用。项目由Min-Thant-Hein-17开发，发布于2026年5月24日，GitHub链接为https://github.com/Min-Thant-Hein-17/CASIA_REAL-FAKE_Image_Detector。

随着生成式AI技术发展，深度伪造和AI生成图像泛滥，图像真伪检测成为关键领域。本项目是高级机器学习课程期末项目，专注于用深度学习解决该问题。

CASIA数据集是数字图像取证的基准数据集，包含真实与伪造图像，涵盖复制-粘贴、拼接、删除等篡改技术，且伪造图像经过JPEG压缩、噪声添加等处理，模拟真实场景，提升模型泛化能力。

项目采用CNN作为核心架构，其优势包括：局部感知捕捉图像局部特征、权值共享减少参数与过拟合风险、层次化提取低级到高级特征。

图像真伪检测被建模为二分类问题：类别0为真实图像，类别1为伪造图像。输出层用Sigmoid激活函数，输出0-1概率值，通过阈值（通常0.5）判定真伪。

数据预处理：图像尺寸统一、像素归一化、数据增强（旋转、翻转、裁剪）。

模型训练：使用交叉熵损失函数、Adam优化器、早停防止过拟合、验证集监控选最优模型。

部署：以Jupyter Notebook形式提供代码，未上传权重文件，用户运行所有单元可生成model.keras模型用于推理。

本系统可应用于：

1. 新闻媒体审核：快速筛查可疑内容，提高审核效率；
2. 司法取证：为法医鉴定提供技术支持，识别篡改证据；
3. 社交媒体安全：遏制虚假信息传播；
4. 金融与身份认证：作为活体检测、人脸识别的补充安全层。

当前局限：

1. 对抗攻击脆弱性：微小像素扰动可能导致误判；
2. 未知篡改类型：面对新型伪造方法性能下降；
3. 计算资源需求：需GPU支持训练与推理。

未来方向：

• 多模态融合：结合图像元数据、EXIF信息；
• Transformer架构：探索Vision Transformer应用；
• 联邦学习：协同训练保护隐私；
• 可解释性：提供可视化解释增强可信度。

本项目展示了深度学习在图像真伪检测领域的典型应用范式，结合CASIA数据集与CNN架构，提供实用技术方案。随着生成式AI演进，图像真伪检测挑战更复杂，此类开源项目不仅提供代码实现，还为研究者和开发者提供理解与改进图像取证技术的起点。