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, verr presentata 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 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 molto adatto allo scopo della tesi in quanto dispone di una serie di librerie che lo rendono facile da implementare e da esaminare.