Adobe 和马里兰大学的研究人员使用双流快速区域卷积神经网络来识别图像中的变化区域。 除了能够分辨图像是否伪造之外，还显示了拼贴等仿冒技术，粘贴复制或删除一些图像。
由于修图技术的发展和更加人性化的编辑软件的出现，市场上出现了各种低成本的修图方法。 最常见的是拼接，复制移动和移除。
来自 Adobe 研究中心和马里兰大学的研究人员使用双流（two-stream） 双流快速区域卷积神经网络（FASTER region-based convolutional neural networks, FASTER R-CNN）对其进行培训以检测具体照片。其中之一是从图片中的 RGB 流中检测对比度差异和非自然边界，另一种是使用隐写分析丰富模型来找出真实区域和改变区域之间“噪音”的不一致性。 后者是因为当对象从 A 图（源）中移除并附加到 B 图（目的地）时，源图像和目标图像的“噪点”将不一致。 这两种信息通过双线性汇聚层形成最终数据。
实验显示，这种方法确实可以识别图像是否已经经过处理，并且可以显示处理该图片所用到的技术：拼接、复制等。
这项研究本月在计算机视觉和模式识别会议上发布。Adobe表示，该技术还处于初级阶段，但 Adobe 希望在未来认识到数字媒体的真实性，例如协助警方开发该技术。
