前言
依托深度神经网络与跨模态分析技术，对图像内容进行精准伪造检测与篡改识别；
智能判定图像是否经过编辑伪造，输出详细检测结论与精准的伪造区域坐标信息；
对识别出的篡改区域生成热力图，实现伪造位置与篡改程度的可视化呈现，便于直观研判与后续核验。
运用场景
政务与司法证据图像核验
应用于证件照、现场照片、取证图片等关键素材的真实性校验，精准定位图像篡改区域，为政务办理、司法取证提供可靠依据。新闻媒体素材真实性校验
对新闻报道、资讯稿件中的配图进行篡改检测，识别合成、拼接、伪造图片，确保新闻素材真实客观，提升媒体公信力。电商商品图片合规核验
对商家上传的商品主图、详情图进行篡改检测，识别恶意修图、虚假宣传、盗图拼接等行为，保障商品展示真实可信，维护平台交易秩序。社交平台 UGC 图片安全审核
针对用户发布的照片、动态配图进行智能筛查，识别伪造图片、恶意合成内容，防范虚假信息传播与不良内容扩散。
API介绍
请求参数
| 名称 | 类型 | 必须 | 说明 |
|---|---|---|---|
| base64 | String | 否 | 图片base64串 |
| file | File | 否 | 照片文件类型 |
| url | String | 否 | 图片url |
| restrictProbability | String | 否 | 返回伪造区域坐标的阈值 |
| detectThreshold | String | 否 | 图片篡改检出阈值 |
| imgType | String | 否 | 返回的热力图url后缀 |
详见此处
返回示例
{
"code": 200,//返回码，详见返回码说明
"msg": "成功",//返回码对应描述
"taskNo": "179080619242221104063500",//本次请求号
"charge": true,//计费标志
"data": {
"heatmap": "/9j/4AAQSkZJRgABAxxxxxxAAD/2wBD",//篡改区域热力图
"heatmapUrl": "https://xxxxxx/d30/forgery-detection/202601/30/1769743945611-2691.png",//篡改区域热力图url
"detectionResult": "fake",//篡改检测结果，fake：有篡改，real：无篡改
"tamperedProportion": "0.993014",//图片篡改置信度
"tamperedLocation": [//伪造区域的坐标信息（当 probability ≥ restrictProbability 阈值时返回坐标信息）
{
"top": 687,//表示伪造区域的左上顶点的垂直坐标
"left": 484,//表示伪造区域的左上顶点的水平坐标
"probability": 0.8080783784389496,//标识该区域伪造置信度分数
"width": 95,//表示伪造区域的宽度
"height": 202 //表示伪造区域的高度
}
]
}
}
