机构名称：
¥ 1.0
该研究项目的目的是通过开发一个深度学习模型来识别真实图像和假图像之间的深度学习模型，以解决修改后的视觉信息所带来的越来越多的问题。为提高准确性，该项目评估了深度学习算法（例如残留神经网络（RESNET），视觉几何组16（VGG16）（VGG16）和卷积神经网络（CNN）以及误差级别分析（ELA）的有效性。CASIA数据集包含7,492张真实图像和5,124个假图像。所包含的图像来自广泛的随机主题，包括建筑物，水果，动物等，提供了用于模型培训和验证的全面数据集。这项研究通过实验检查了模型的有效性，测量了他们的训练和验证精度。它具有每个模型的最佳精度，即卷积神经网络（CNN），训练精度为94％，验证精度为92％。对于VGG16，培训和验证精度均达到94％。最后，残留神经网络（RESNET）具有95％的训练准确性和93％的验证精度表现出最佳性能。该项目还构建了用于实际应用的系统原型，为现实世界测试提供了一个接口。在整合到系统原型中时，仅残留神经网络（RESNET）在预测假和真实图像时显示出一致性和有效性，这导致决定选择Resnet以集成到系统中。此外，该项目还确定了一些改进的领域。首先，扩展模型比较，以发现更成功的算法。接下来，通过合并过滤或降解技术来改善数据集预处理阶段。最后，完善系统原型，以提高吸引力和用户友好性，有可能吸引更多的受众。
使用深度学习算法
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