본 논문은 얼굴 인식 기반 생체 인증 시스템에서의 디지털 이미지 위변조 감지를 위한 세 가지 비전 기반 모델(MobileNetV2, ResNet50, Vision Transformer)의 성능을 평가한다. 150,986개의 이미지 데이터셋을 사용하여 각 모델의 정확도, 정밀도, 재현율, F1 점수를 측정하고 비교 분석하였다. MobileNetV2는 테스트 데이터셋과 검증 데이터셋 모두에서 다른 모델들보다 우수한 성능을 보였으며, 특히 테스트 데이터셋에서 91.59%의 정확도를 달성하였다. MobileNetV2는 빠른 수렴 속도와 새로운 데이터에 대한 우수한 일반화 성능을 보여주었고, 실제 환경 배포에 적합한 모델로 제시되었다.
