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摘要 - 信息是通过报纸，期刊，互联网和学术期刊中的图像传播的。借助各种工具，例如Adobe，gimp和Corel Draw，区分原始形象和伪造的人已经变得越来越具有挑战性。大多数传统方法都依赖于构造的特征来检测图像伪造。图像验证在确保和确保敏感文档中个人身份的真实性方面起着至关重要的作用。本研究提出了一种机器学习方法（支持向量机，SVM和定向梯度的直方图，Hog），以识别图像并确认其真实性。使用定向梯度（HOG）的直方图提取各种特征，包括匹配，图像大小和图像验证的尺寸。使用支持向量机（SVM）进行训练和测试阶段。使用广泛的数据集评估所提出的图像验证技术，以确定图像识别精度，以及特异性，灵敏度和精度等指标。与现有技术的比较分析表明，所提出方法的平均图像验证精度为98％，超过了先前的图像验证方法。
利用机器学习技术评估技术文档质量
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