Análisis comparativo de variantes de LBP para la detección de manipulación de imágenes
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Esta tesis explora el uso de patrones binarios locales (LBP) y redes neuronales convolucionales (CNN) para detectar la manipulación de imágenes, un problema cada vez más frecuente en el panorama digital actual. Mediante un análisis comparativo de cuatro variantes de LBP utilizando el conjunto de datos CASIA-2.0, combina los descriptores de textura de LBP con CNN para mejorar la precisión y la robustez. La metodología consiste en generar descriptores de textura locales con LBP e introducirlos en una arquitectura CNN entrenada para clasificar las imágenes como manipuladas o auténticas. A...
Esta tesis explora el uso de patrones binarios locales (LBP) y redes neuronales convolucionales (CNN) para detectar la manipulación de imágenes, un problema cada vez más frecuente en el panorama digital actual. Mediante un análisis comparativo de cuatro variantes de LBP utilizando el conjunto de datos CASIA-2.0, combina los descriptores de textura de LBP con CNN para mejorar la precisión y la robustez. La metodología consiste en generar descriptores de textura locales con LBP e introducirlos en una arquitectura CNN entrenada para clasificar las imágenes como manipuladas o auténticas. A pesar de dificultades como la complejidad computacional, la investigación pretende contribuir a la creación de un sistema fiable de detección de manipulaciones aplicable en diversos escenarios del mundo real. En particular, Uniform LBP demuestra un rendimiento superior tanto en el tiempo de entrenamiento como en el de prueba, logrando una precisión y una puntuación F1 superiores al 97% en la detección de manipulación de imágenes, lo que valida la eficacia del enfoque.
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