摘要：数字图像中常用模糊操作隐藏或抹去篡改的痕迹．为此，针对常用的高斯模糊、均值模糊及中值模糊操作的识别问题，构建了一种卷积神经网络模型，并给出其网络拓扑结构．在传统的卷积神经网络模型中添加一个信息处理层，提取出输入图像块的滤波频域残差特征，以提高网络模型对一次滤波与二次滤波操作的识别性．实验结果表明，所提方法的准确率较以往传统方法有较大提升，且泛化性能优越，能检测出主流的线性和非线性滤波操作。

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