本发明公开了一种基于多颜色空间卷积神经网络及随机森林的计算机生成图片检测方法。包括如下步骤：1：将输入图像进行重采样操作，划分为不交叠的图像块；2：对图像块进行不同的颜色空间变换；3：将从不同颜色空间提取的颜色分量输入到完成训练的三通道卷积神经网络中，将卷积神经网络第一个全连接层的输出作为高维特征表达；4：将高维特征表达输入完成训练的随机森林分类器，得到每个图像块的分类结果；5：将分类结果使用多数投票法判断输入图像是否为计算机生成图像。本发明方法避免了神经网络对于图像内容的过拟合问题，有效提升检测算法对添加高斯噪声或平滑滤波等后处理操作的鲁棒性。此外，随机森林分类器显著增强了算法对于不同测试样本的泛化能力。