Questo sistema utilizza tecniche di intelligenza artificiale forense per identificare se un'immagine è stata manipolata o generata completamente da un IA. L'analisi combina algoritmi di machine learning con tecniche di elaborazione del segnale per rilevare pattern invisibili all'occhio umano. Prova subito il sistema →
Utilizziamo l'algoritmo Non-Local Means Denoising per estrarre il pattern di rumore residuo. Le immagini generate da un IA presentano una varianza del rumore anomala (tipicamente < 3.0) rispetto alle fotografie autentiche. L'analisi viene effettuata su blocchi di 64x64 pixel per identificare inconsistenze locali.
L'ELA compara i livelli di compressione JPEG per rilevare manipolazioni. Ricomprimiamo l'immagine al 95% di qualità e calcoliamo la differenza pixel per pixel. Le aree manipolate mostrano livelli di errore inconsistenti, evidenziando aggiunte o modifiche posteriori all'acquisizione originale.
Applichiamo la Fast Fourier Transform per analizzare lo spettro di frequenza. Le immagini generate da GAN mostrano pattern periodici caratteristici con un periodic_score > 0.03 e un frequency_ratio tra 0.74-0.79, indicativi di artefatti sintetici nelle alte frequenze.
Utilizziamo la rete neurale ResNet-50 pre-trained per estrarre features profonde. Analizziamo l'entropia delle attivazioni neurali: le immagini AI mostrano tipicamente entropia < 2.0 e deviazioni standard delle attivazioni < 0.1, indicative di pattern neurali sintetici.
Applichiamo la trasformata wavelet discreta (DWT) con base Daubechies-4 su 4 livelli. Le immagini AI mostrano un caratteristico decay rate dell'energia tra 0.02-0.25 e una curtosi dei coefficienti di dettaglio > 15, molto superiore alle immagini naturali.
Calcoliamo la Gray-Level Co-occurrence Matrix per analizzare le proprietà statistiche delle texture. Le immagini IA presentano energy > 0.11, homogeneity > 0.6 e contrast_std < 8, indicativi di texture innaturalmente uniformi.
Questo approccio combina tutti questi indicatori attraverso un modello di classificazione multi-livello che assegna pesi differenti a ciascun indicatore basandosi sulla presenza di metadati camera e software di editing professionale.
Il sistema raggiunge un'accuratezza del:
Basato su dataset di validazione con 10.000+ immagini
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