伪造检测数据集 Columbia
时间: 2025-04-19 12:55:30 浏览: 21
### 关于Columbia伪造检测数据集
Columbia University提供了多个专注于图像处理和机器学习领域内的伪造检测数据集,这些资源对于研究者来说非常宝贵[^2]。具体到Columbia forgery detection dataset,该集合包含了多种类型的文档图像,旨在帮助研究人员开发更有效的算法来识别文件中的篡改痕迹。
此数据集中不仅有原始未修改图片作为对照样本,还涵盖了经过不同方式人为制造的伪造版本,比如拼接、擦除以及复制粘贴等操作后的图像实例。通过对比分析真实与虚假案例之间的差异特征,可以训练模型更好地理解并区分合法内容同非法改动部分。
为了便于实验验证效果,在提供素材的同时也给出了相应的标签信息用于监督式学习过程;此外还有详细的元数据描述每张照片的具体情况及其所经历过的任何编辑行为记录。这使得开发者能够更加精准地调整参数设置从而优化最终性能表现。
```python
import os
from PIL import Image
def load_columbiaForgeryDataset(path_to_dataset):
images = []
labels = []
for root, dirs, files in os.walk(path_to_dataset):
for file_name in files:
if file_name.endswith(".jpg") or file_name.endswith(".png"):
img_path = os.path.join(root, file_name)
with Image.open(img_path) as img:
images.append(img.copy())
label_file = file_name.replace('.jpg', '.txt').replace('.png','.txt')
lbl_path = os.path.join(root,label_file)
try:
with open(lbl_path,'r') as f:
content=f.read()
labels.append(content.strip())
except FileNotFoundError:
print(f"No corresponding label found for {file_name}")
return images,labels
```
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