238
обнаружения подделки изображения требуется большой объем данных
изображения и модель, которая может обрабатывать каждый пиксель изображения.
Кроме того, эффективность и гибкость в изучении данных также необходимы для
поддержки повседневного использования. Концепция больших данных и глубокого
обучения рассматривается как правильное решение этой проблемы. Следовательно,
с архитектурой сверточной нейронной сети (CNN), использующей анализ частоты
ошибок (ELA), обнаружение мошенничества с изображениями возможно на высоком
уровне.
