Questa tesi esplora l'uso dei Local Binary Patterns (LBP) e delle reti neurali convoluzionali (CNN) per rilevare la manomissione delle immagini, un problema sempre pi� diffuso nell'attuale panorama digitale. Attraverso un'analisi comparativa di quattro varianti di LBP utilizzando il set di dati CASIA-2.0, si combinano i descrittori di texture di LBP con CNN per migliorare l'accuratezza e la robustezza. La metodologia prevede la generazione di descrittori di texture locali con LBP e il loro inserimento in un'architettura ...
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Questa tesi esplora l'uso dei Local Binary Patterns (LBP) e delle reti neurali convoluzionali (CNN) per rilevare la manomissione delle immagini, un problema sempre pi� diffuso nell'attuale panorama digitale. Attraverso un'analisi comparativa di quattro varianti di LBP utilizzando il set di dati CASIA-2.0, si combinano i descrittori di texture di LBP con CNN per migliorare l'accuratezza e la robustezza. La metodologia prevede la generazione di descrittori di texture locali con LBP e il loro inserimento in un'architettura CNN addestrata a classificare le immagini come manomesse o autentiche. Nonostante le sfide poste dalla complessit� computazionale, la ricerca mira a contribuire a un sistema affidabile di rilevamento delle manomissioni applicabile in vari scenari del mondo reale. In particolare, Uniform LBP dimostra prestazioni superiori sia in fase di addestramento che di test, raggiungendo un'accuratezza e un punteggio F1 superiore al 97% nel rilevamento delle immagini manomesse, convalidando l'efficacia dell'approccio.
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