一种基于深度学习的摩尔纹图像篡改检测方法与系统

本发明公开了一种基于深度学习的摩尔纹图像篡改检测方法与系统，采用自主设计的可变形卷积层，动态调整卷积核形状和大小，尤其在复杂背景或摩尔纹干扰下，能更精准地识别篡改区域，显著提升检测精度；改进的残差网络优化了对带摩尔纹图像的处理能力，通过调整层次结构和增强特征传递机制，在维持高响应速度的同时，降低误检率，提高稳定性；创建包含多种摩尔纹类型和不同篡改级别的专用数据集，使模型训练更贴合实际应用需求，提升泛化能力和适应性并提高检测自动化和准确性。