KRKhalid Regui
Computer Vision · Machine Learning · Forensique NumériqueRéalisation d'une preuve de concept de faisabilité

Détection d'images manipulées par IA — PoC

Une approche expérimentale de machine learning visant à évaluer si des images de documents ont pu être manipulées à l'aide de l'IA.

Statut

Preuve de concept pilote / expérimentale

La Problématique

Les images générées ou manipulées par IA peuvent compliquer la vérification de documents. Cette preuve de concept a exploré la capacité de signaux d'analyse forensique conçus manuellement à identifier des images suspectes.

Solution & Contribution

Conception de 56 caractéristiques forensiques et entraînement d'un classifieur Logistic Regression. Le pilote a obtenu environ 95 % d'accuracy moyenne en validation croisée à 5 folds sur le jeu de données pilote.

Ma Contribution

Conception des features, entraînement du classifieur et évaluation par validation croisée.

Technologies Utilisées

PythonImage ProcessingHandcrafted FeaturesLogistic Regressionscikit-learnCross-Validation

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