Image Counterfeiting Detection and Localization Using Deep Learning Algorithms
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
As social networking services such as Whatsapp, Facebook, Twitter, and Instagram have grown in popularity over the past two decades, the volume of picture data created throughout the globe has exploded.Images that have been altered or doctored using editing software such as Adobe Photoshop, GIMP, and Paint-3D are a major source of concern in the digital age.As a result, it is essential to verify the validity of suspect images before taking action against people who fabricate them.Copy-move forgery and spliced image fraud are two of the most extensively used picture forgery methods in the field.Recent Deep Learning (DL) algorithms have simplified tasks like categorization, localization, segmentation, and other comparable studies.With the use of Residual Neural Networks (ResNet), copy-move forgery and spliced fraud in photographs may be discovered and classified.Experimental results on benchmark datasets such as CASIA-2, MICC-F2000, and CoMoFoD indicate significant gains over state-of-the-art approaches.Gradient Class activation mappings (Grad-CAM) were applied to find forged regions in tampered photographs, and the suggested approach was also proven to be successful in predicting tampered images.On the CoMoFoD dataset, a classification accuracy of 99.9% was attained, while on the MICC-F 2000 dataset, it was 97%.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle