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JPEG图像篡改检测研究的中期报告
本研究旨在研究和评估各种方法用于检测JPEG图像的篡改。本中期报告的重点是介绍当前存在的几种技术，以及我们的实验结果和分析。
本研究首先对JPEG压缩算法以及可能导致的篡改进行了概述。然后，我们介绍了传统的数字图像处理技术，包括一些经典的特征提取算法，例如二维离散余弦变换（DCT）和小波变换（WT）。我们以图片的边缘检测为例，采用不同的算法，并使用Matlab软件进行实验，对比不同算法之间的差异。
接着，我们介绍了一些基于机器学习的方法。具体的，我们主要介绍了支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）两种方法，并着重介绍了特征提取过程、数据预处理、参数选择等方面的实验细节，并讨论了不同算法之间的差异。
最后，我们基于所收集到的标准数据集进行了实验。实验结果表明，机器学习方法具有非常高的检测准确率，但在小数据集上显然存在过拟合的问题。另一方面，传统的数字图像处理技术由于其特征提取能力比较有限，在低噪声情况下具有不错的性能，但在高噪声情况下则会出现明显的误差。
总的来说，本研究旨在实现对JPEG图像篡改的准确检测，目前取得了一定的成果和进展，同时在之后的研究中，我们将进一步优化算法，并探索其他的新的检测方法。