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Image Deepfake Detection technology analyzes image content to identify manipulated or synthetic visuals, ensuring authenticity and safeguarding against digital misinformation.
Image embeddings involves converting images into numerical representations, enabling computers to understand and manipulate visual information for tasks such as recognition and similarity analysis.
Background removal involves separating the primary object in an image by removing the initial background, frequently for the intent of designing a customized or transparent background.
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Visual Question Answering (VQA) is a task that involves answering questions about the content of an image using a combination of computer vision and natural language processing.
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Also known as Face Similarity, AI Face Comparison uses AI to compare and identify faces by analyzing and comparing patterns and features in digital images.
Image Face Detection makes it possible to recognize one or more faces in an image and to associate characteristics such as age, gender, emotion, etc. to it.
Face Recognition uses artificial intelligence and machine learning algorithms to compare an input face to a database of stored faces to determine if there is a match.
Object Detection makes it possible to identify and locate common objects in an image.
Explicit Content Detection makes it possible to detect explicit (NSFW) content in images for moderation and control purposes: violence, pornography, etc.
Landmark Detection can detect popular, natural and human-made structures within an image.
La détection de logo est une technologie de vision par ordinateur qui permet de détecter les logos populaires dans une image.
Image Anonymization is capable of detecting faces or objects in photos and applying a gaussian blur to the result to ensure privacy.
Similarity Search allows you to search for similar or related images by using an existing image as a reference. The model works by scanning through an index for similar images and provides you with results that match or resemble the original image.
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AutoML (Automated Machine Learning) for image classification is a technology that automates the process of building, training, and deploying machine learning models specifically designed for image recognition tasks.
AI Image Detector involves identifying images that have been created or altered by artificial intelligence rather than by humans. This technology analyzes images for specific patterns, artifacts, or inconsistencies that are indicative of AI-generated content, ensuring the authenticity and integrity of visual data in applications such as digital media verification, intellectual property protection, and combating misinformation.
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