Detector de Imagem Manipulada: Extensão do Chrome para Previsão de Autenticidade
O Detector de Imagem Manipulada é uma extensão gratuita do Chrome desenvolvida por Nicholas Gin. Ele é projetado para prever se uma imagem em uma página da web é autêntica ou se foi manipulada. Utilizando um modelo no dispositivo construído com scripts TensorFlow.js, esta extensão oferece uma maneira conveniente de avaliar a autenticidade das imagens diretamente do seu navegador Chrome.
Para usar o Detector de Imagem Manipulada, basta clicar com o botão direito na imagem desejada em uma página da web e selecionar "Prever Autenticidade da Imagem" no Menu de Contexto. Uma janela pop-up aparecerá, exibindo o detector. A imagem será analisada rapidamente e o detector fornecerá uma previsão sobre sua autenticidade. A janela permanecerá ativa e será atualizada em tempo real sempre que uma nova imagem for carregada no detector.
O modelo usado pelo Detector de Imagem Manipulada é uma rede neural convolucional personalizada treinada em um conjunto de dados de 3.938 imagens autênticas e 3.938 imagens manipuladas do conjunto de dados CASIA2. Ele aproveita as variáveis distintivas aprendidas durante o processo de treinamento para fazer previsões. No entanto, é importante observar que o modelo não é infalível e obteve uma pontuação F1 de aproximadamente 87,3% ao ser testado em um subconjunto separado de imagens do conjunto de dados CASIA2. Portanto, embora as previsões feitas pelo modelo sejam informadas, elas devem ser usadas como uma ferramenta em vez de serem consideradas fatos absolutos.
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