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La technologie de Détection d’Images Deepfake analyse le contenu des images pour identifier les visuels manipulés ou synthétiques, garantissant ainsi l'authenticité et la protection contre la désinformation numérique.
L'intégration d'images implique la conversion d'images en représentations numériques, permettant aux ordinateurs de comprendre et de manipuler des informations visuelles pour des tâches telles que la reconnaissance et l'analyse de similarité.
La suppression de l'arrière-plan consiste à séparer l'objet principal d'une image en supprimant l'arrière-plan initial, souvent dans le but de créer un arrière-plan personnalisé ou transparent.
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La Réponse à des Questions Visuelles (VQA) est une tâche qui consiste à répondre à des questions sur le contenu d'une image en combinant la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
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Également connue sous le nom de similarité faciale, La Comparaison des Visages utilise l'IA pour comparer et identifier les visages en analysant et en comparant les modèles et les caractéristiques des images numériques.
La détection des visages par image permet de reconnaître un ou plusieurs visages sur une image et d'y associer des caractéristiques telles que l'âge, le sexe, les émotions, etc.
La reconnaissance faciale utilise l'intelligence artificielle et des algorithmes d'apprentissage automatique pour comparer un visage saisi à une base de données de visages enregistrés afin de déterminer s'il existe une correspondance.
La détection d'objets permet d'identifier et de localiser des objets courants dans une image.
La détection du contenu explicite permet de détecter du contenu explicite (NSFW) dans des images à des fins de modération et de contrôle : violence, pornographie, etc.
La Détection de Repères peut détecter des structures populaires, naturelles et artificielles au sein d'une image.
La détection de logo est une technologie de vision par ordinateur qui permet de détecter les logos populaires dans une image.
L'anonymisation des images est capable de détecter des visages ou des objets sur les photos et d'appliquer un flou gaussien au résultat pour garantir la confidentialité.
La recherche de similarité vous permet de rechercher des images similaires ou connexes en utilisant une image existante comme référence. Le modèle fonctionne en parcourant un index pour rechercher des images similaires et vous fournit des résultats qui correspondent ou ressemblent à l'image d'origine.
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L'AutoML (Automated Machine Learning) pour la classification d'images est une technologie qui automatise le processus de création, de formation et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique spécialement conçus pour les tâches de reconnaissance d'images.
Le détecteur d'images IA consiste à identifier des images créées ou modifiées par l'intelligence artificielle plutôt que par des humains. Cette technologie analyse les images pour détecter des motifs, des artefacts ou des incohérences spécifiques indiquant un contenu généré par l'IA, garantissant ainsi l'authenticité et l'intégrité des données visuelles dans des applications telles que la vérification des médias numériques, la protection de la propriété intellectuelle et la lutte contre la désinformation.
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