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Efficient Approach Towards Detection and Classification for Image Forgery by Using
machine
Learning Technique 3
Efficient Approach Towards Detection and Classification for ...
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引用
3rd IEEE International Conference on Mobile Networks and Wireless Communications, ICMNWC 2023
作者:
Hussein, Abbas Hameed Abdul
Kavitha, R.
Kumar, Bura Vijay
Issa, Ali Ashoor
Al-Attabi, Kassem
College of Pharmacy
Ahl Al Bayt University Karbala Iraq
Department of ECE Tiruchengode India
School of Computer Science and Artificial Intelligence
SR University Telangana Warangal India
National University of Science and Technology
Dhi Qar Iraq
The Islamic University
Najaf Iraq
Copy-move forgery (CMF) is one of the most malicious forgery attacks often manipulated to spread misinformation and influence security. In the paper, utilized
machine
Learning techniques specifically, a Multiclass Sup...
详细信息
ISBN: (纸本)9798350317022
Copy-move forgery (CMF) is one of the most malicious forgery attacks often manipulated to spread misinformation and influence security. In the paper, utilized
machine
Learning techniques specifically, a Multiclass
support
vector
machine
(MSVM)-based
particle
swarm
optimization
(PSO) algorithm was utilized for image forgery. PSO is an
optimization
algorithm in which a group of
particle
s representing individual solutions moves through a search space to find the best solution. The objective function that the PSO algorithm seeks to minimize or maximize is typically related to the MSVM's performance on a validation dataset. The MICC-F200 dataset was used to verify the uniqueness of CMF and evaluate the model's image classification performance. It's important to note that MSVM based PSO can become computationally expensive and memory-intensive when dealing with a large number of classes. They are also sensitive to noisy or mislabeled data points, which can potentially lead to suboptimal performance. The results obtained from this study reveal that the MSVM-based PSO model achieves a high accuracy of 0.9936 on the MICC-F200 dataset, outperforming other existing models such as VGG16 and Mobile Net, thereby ensuring accurate image classification. © 2023 IEEE.
关键词:
Copy-Move Forgery
Gray Scale Technique
machine
Learning
particle swarm optimization and support vector machine
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