Detector de imágenes manipuladas: Extensión de Chrome para predecir la autenticidad
El Detector de Imágenes Manipuladas es una extensión gratuita para Chrome desarrollada por Nicholas Gin. Está diseñada para predecir si una imagen en una página web es auténtica o si ha sido manipulada. Utilizando un modelo en el dispositivo construido con scripts de TensorFlow.js, esta extensión ofrece una forma conveniente de evaluar la autenticidad de las imágenes directamente desde tu navegador Chrome.
Para usar el Detector de Imágenes Manipuladas, simplemente haz clic derecho en la imagen deseada en una página web y selecciona "Predecir Autenticidad de la Imagen" en el Menú Contextual. Aparecerá una ventana emergente que mostrará el detector. La imagen se analizará rápidamente y el detector proporcionará una predicción sobre su autenticidad. La ventana permanecerá activa y se actualizará en tiempo real cada vez que se cargue una nueva imagen en el detector.
El modelo utilizado por el Detector de Imágenes Manipuladas es una red neuronal convolucional personalizada entrenada con un conjunto de datos de 3.938 imágenes auténticas y 3.938 imágenes manipuladas del conjunto de datos CASIA2. Utiliza las variables distintivas aprendidas durante el proceso de entrenamiento para hacer predicciones. Sin embargo, es importante tener en cuenta que el modelo no es infalible y obtuvo una puntuación F1 de aproximadamente 87,3% al ser probado en un subconjunto separado de imágenes del conjunto de datos CASIA2. Por lo tanto, si bien las predicciones realizadas por el modelo están informadas, deben utilizarse como una herramienta en lugar de ser consideradas como un hecho absoluto.
