Đây là trang tổng hợp các bài báo về trí tuệ nhân tạo được xuất bản trên toàn thế giới. Trang này sử dụng Google Gemini để tóm tắt nội dung và hoạt động phi lợi nhuận. Bản quyền của các bài báo thuộc về tác giả và tổ chức liên quan; khi chia sẻ, chỉ cần ghi rõ nguồn.
Máy phát hiện nhận biết sự khác biệt ngữ nghĩa để nhận dạng hình ảnh giả mạo
Created by
Haebom
Tác giả
Ziye Wang, Minghang Yu, Chunyan Xu, Zhen Cui
Phác thảo
Bài báo này tập trung vào việc phát hiện giả mạo bằng cách sử dụng các khái niệm ngữ nghĩa từ các mô hình được đào tạo trước, vì tầm quan trọng của việc phát hiện giả mạo hình ảnh ngày càng tăng do những tiến bộ trong công nghệ tạo ảnh. Để giải quyết sự không khớp giữa hình ảnh giả mạo và không gian khái niệm ngữ nghĩa, chúng tôi đề xuất một bộ phát hiện sự không khớp ngữ nghĩa (SDD) mới bao gồm ba mô-đun chính. Đầu tiên, mô-đun lấy mẫu mã thông báo ngữ nghĩa giảm thiểu các dịch chuyển không gian do các dấu hiệu giả mạo và các đặc điểm không liên quan đến khái niệm ngữ nghĩa gây ra. Thứ hai, mô-đun học sự không khớp giả mạo ở cấp độ khái niệm, dựa trên mô hình tái tạo hình ảnh, tăng cường tương tác giữa các khái niệm ngữ nghĩa trực quan và các dấu hiệu giả mạo, nắm bắt hiệu quả các sự không khớp được hướng dẫn bởi các khái niệm. Thứ ba, bộ tăng cường đặc điểm giả mạo cấp thấp tích hợp các sự không khớp giả mạo ở cấp độ khái niệm đã học để giảm thiểu thông tin giả mạo dư thừa. Kết quả thử nghiệm trên hai tập dữ liệu giả mạo hình ảnh tiêu chuẩn chứng minh rằng SDD được đề xuất vượt trội hơn các phương pháp hiện có. Mã nguồn có sẵn tại https://github.com/wzy1111111/SSD .
Chúng tôi trình bày một phương pháp mới để cải thiện hiệu suất phát hiện ảnh giả bằng cách tận dụng các khái niệm ngữ nghĩa từ các mô hình được đào tạo trước.
◦
Giải quyết hiệu quả vấn đề không khớp giữa không gian khái niệm ngữ nghĩa và không gian đặc trưng hình ảnh giả mạo.
◦
Cải thiện độ chính xác thông qua việc học cách phát hiện sự giả mạo và không nhất quán ở cấp độ khái niệm.
◦
Trình bày mô hình SDD vượt trội hơn các phương pháp hiện có và cung cấp mã nguồn mở.
•
Limitations:
◦
Cần nghiên cứu thêm về hiệu suất tổng quát của phương pháp đề xuất.
◦
Cần có thêm các đánh giá hiệu suất cho nhiều loại kỹ thuật làm giả khác nhau.
◦
Cần xem xét khả năng quá khớp đối với các tập dữ liệu cụ thể.
◦
Cần phải đánh giá chi phí tính toán và tiềm năng xử lý thời gian thực.
