Con el rápido desarrollo de la tecnología de red, las preocupaciones relacionadas con el aumento de la seguridad y protección contra violaciones de imágenes digitales se han vuelto críticas en la última década. En este documento, se propone un esquema de detección de copias de imágenes basado en el modelo de red neuronal convolucional (CNN) Inception en aprendizaje profundo. El conjunto de datos de imágenes se transfiere mediante una serie de manipulaciones de procesamiento de imágenes y los valores de características en las imágenes se extraen automáticamente para aprender y detectar las imágenes digitales sospechosas no autorizadas. Los resultados experimentales muestran que el esquema propuesto desempeña un papel extraordinario en el proceso de detección de imágenes duplicadas con rotación, escalado y otras manipulaciones de contenido. Además, el mecanismo de detección de imágenes duplicadas a través de un modelo de red neuronal convolucional con diferentes combinaciones de imágenes originales e imágenes manipuladas puede mejorar la precisión y eficiencia de la detección de copias de imágenes en comparación con los esquemas existentes.