Rilevamento di immagini false mediante algoritmi di apprendimento automatico

Diversi algoritmi di apprendimento automatico sono stati utilizzati in questa tesi per superare il problema della falsificazione delle immagini e alcuni set di dati appropriati hanno giocato un ruolo fondamentale per fornire buoni risultati. Nel primo capitolo di questa tesi, verràpresentata una breve panoramica dellarevisione della letteratura , la struttura della tesi, le domande di ricerca e gli obiettivi . L'obiettivo principale della stesura di questa tesi è quello di esaminare una serie di algoritmi di apprendimento automatico e di valutare le loro prestazioni su set di dati appropriati che servono all'obiettivo principale della tesi. Per esaminare questi insiemi di dati e raggiungere l 'obiettivo, dovremo utilizzare uno dei linguaggi di programmazione come Python, che è molto adatto allo scopo della tesi in quanto dispone di una serie di librerie che lo rendono facile da implementare e da esaminare.