文章总览 - 8
Deep Clustering:A Comprehensive Survey
发表于IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2024，深度聚类的综合综述。
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聚类方法合集
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Attentive and Contrastive Image Manipulation Localization With Boundary Guidance
发表于TIFS2024，被篡改区域的边界是分离被篡改和未被篡改像素的关键位置，在这项工作中，我们提出了一种图像操作检测的边界感知方案，其中我们引入了充分利用篡改区域的边界信息，并从注意和特征学习两个角度实现了我们的方案。
*现有问题*： 被篡改区域的边界是分离被篡改和未被篡改像素的关键位置。然而，如何利用这些边界信息来提高检测被篡改图像区域的性能仍有待探索。 *解决方案*： 在这项工作中，我们提出了一种图像操作检测的边界感知方案，其中我们引入了充分利用篡改区域的边界信息，并从注意和特征学习两个角度实现了我们的方案。首先，为了进一步增强操作定位，我们鼓励该模型关注一个被篡改区域周围的边界，其中经常存在非自然的混合。其次，受对比学习的启发，我们寻求学习一个特征空间，即篡改区域内的点远离篡改区域边界附近的非调和区域点，以获得更强大的特性来定位篡改区域。具体情况
在注意方面，在我们的框架的解码层中，我们提出了一种新的基于交叉注意的边界感知模块，旨在提取图像中被篡改区域的边界，从而使模型进一步集中于被篡改区域的边界。特别是，边界感知注意模块利用跳连编码特征与前一层解码特征的相关性，提取被篡改区域的边界，进一步用于生成图像篡改定位的掩模。  在特征学习方面，我们提出的模型是基于一个典型的编解码器架构及其特征学习监督由一个新颖的对比目标函数[16]，[22]，[23]，表示为边界引导篡改对比损失，为了推动分开特征采样的篡改和非篡改区域，从而学习更多的区别特征表示。为此，我们采用边界引导的采样策略来收集负训练对，其中我们在被篡改区域的边界周围采样负样本，而不是整个非被篡改区域。该采样方案不仅鼓励模型关注存在非自然混合的边界区域，而且减轻了未篡改区域内巨大变化引起的干扰（见图1中的可视化特征）。 
Towards Generalizable Deepfake Detection via Clustered and Adversarial Forgery Learning
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Robust Image Forgery Detection over Online Social Network Shared Images
发表于CVPR2022。
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科研工具合集
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Robust Camera Model Identification Over Online Social Network Shared Images via Multi-Scenario Learning
发表于TIFS2023，随着互联网的蓬勃发展，在线社交网络（OSNs， online social networks）已成为图像共享和传输的主导渠道，但OSN传输下所有现有算法的性能都会严重下降，尤其是WeChat、QQ、Telegram和Dingding。为了减轻OSN的负面影响，在本工作中，我们提出了一种新的相机轨迹提取方法，该方法有望对各种OSN平台的传输具有鲁棒性。
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experimet
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