Bộ phát hiện ảnh đã được chỉnh sửa: Tiện ích mở rộng Chrome để dự đoán tính xác thực
Manipulated Image Detector là một tiện ích mở rộng Chrome miễn phí được phát triển bởi Nicholas Gin. Nó được thiết kế để dự đoán xem một hình ảnh trên một trang web có chính xác hay không hoặc nó đã bị chỉnh sửa. Sử dụng một mô hình trên thiết bị được xây dựng bằng các kịch bản TensorFlow.js, tiện ích mở rộng này cung cấp một cách tiện lợi để đánh giá tính chính xác của hình ảnh ngay từ trình duyệt Chrome của bạn.
Để sử dụng Manipulated Image Detector, chỉ cần nhấp chuột phải vào hình ảnh mong muốn trên một trang web và chọn "Dự đoán tính xác thực của hình ảnh" từ Menu Ngữ cảnh. Một cửa sổ pop-up sẽ xuất hiện, hiển thị bộ phát hiện. Hình ảnh sẽ được phân tích nhanh chóng và bộ phát hiện sẽ cung cấp một dự đoán về tính chính xác của nó. Cửa sổ sẽ vẫn hoạt động và cập nhật theo thời gian thực mỗi khi một hình ảnh mới được tải lên bộ phát hiện.
Mô hình được sử dụng bởi Manipulated Image Detector là một mạng nơ-ron tích chập tùy chỉnh được đào tạo trên một tập dữ liệu gồm 3.938 hình ảnh chính xác và 3.938 hình ảnh bị chỉnh sửa từ tập dữ liệu CASIA2. Nó tận dụng các biến phân biệt đã học được trong quá trình đào tạo để đưa ra dự đoán. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là mô hình không hoàn hảo và đạt được điểm F1 khoảng 87,3% khi được thử nghiệm trên một tập con riêng biệt của hình ảnh từ tập dữ liệu CASIA2. Do đó, trong khi các dự đoán được thực hiện bởi mô hình là có thông tin, chúng nên được sử dụng như một công cụ thay vì được coi là sự thật tuyệt đối.
