Esta tese explora a utiliza??????o de Padr???es Bin???rios Locais (LBP) e Redes Neuronais Convolucionais (CNN) para a dete??????o de adultera??????o de imagens, um problema cada vez mais prevalecente na paisagem digital atual. Atrav???s de uma an???lise comparativa de quatro variantes do LBP utilizando o conjunto de dados CASIA-2.0, combina os descritores de textura do LBP com a CNN para aumentar a precis???o e a robustez. A metodologia envolve a gera??????o de descritores de textura locais com LBP e a sua introdu??????o ...
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Esta tese explora a utiliza??????o de Padr???es Bin???rios Locais (LBP) e Redes Neuronais Convolucionais (CNN) para a dete??????o de adultera??????o de imagens, um problema cada vez mais prevalecente na paisagem digital atual. Atrav???s de uma an???lise comparativa de quatro variantes do LBP utilizando o conjunto de dados CASIA-2.0, combina os descritores de textura do LBP com a CNN para aumentar a precis???o e a robustez. A metodologia envolve a gera??????o de descritores de textura locais com LBP e a sua introdu??????o numa arquitetura CNN treinada para classificar imagens como adulteradas ou aut???nticas. Apesar de desafios como a complexidade computacional, a investiga??????o visa contribuir para um sistema fi???vel de dete??????o de adultera??????es aplic???vel em v???rios cen???rios do mundo real. Em particular, o LBP uniforme demonstra um desempenho superior tanto no tempo de treino como no tempo de teste, alcan???ando uma precis???o e uma pontua??????o F1 superior a 97% na dete??????o de adultera??????o de imagens, validando a efic???cia da abordagem.
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