စမ်းသပ်ရန် ဓာတ်ပုံ ရွေးချယ်ပါ
Heuristic ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုသည် သင့်ဘရောက်ဇာထဲတွင်လုံးဝ လည်ပတ်သည် — သင့်စက်မှ ဒေတာ ထွက်မသွားပါ။
ရွေးချယ်ရန် နှိပ်ပါ သို့မဟုတ် ဆွဲချ၍ ထည့်ပါ
JPG နှင့် PNG — စက်တွင်းတွင် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာသည်
နည်းပညာ အသေးစိတ်
AI သက်သေအထောက်အထား
တကယ့်ဓာတ်ပုံ သက်သေအထောက်အထား
Forensic ရောဂါရှာဖွေမှုများ
ဆူညံသံ ကြွင်းကျန်
--
ELA မြေပုံ
--
ပုံမှန်မဟုတ်မှု အပူမြေပုံ
--
ရောင်စုံ ဆာတ်ရိုင်ရှင်း မြေပုံ
--
အကြိမ်နှုန်း မြေပုံ
--
Gradient ဦးတည်ရာများ
bin ၁၈ ခု
အလင်းရောင် Histogram
bin ၆၄ ခု
Heuristic အချက်ပြများ
ရလဒ်များသည် သက်သေအထောက်အထား အမှတ်များဖြစ်ပြီး မူရင်းကို သက်သေပြခြင်း မဟုတ်ပါ။ သက်သေအထောက်အထား အားနည်းသောအခါ မှားယွင်းသော စွပ်စွဲချက်များထက် မသေချာ ကို ဦးစားပေးရန် မော်ဒယ်ကို ပြုပြင်ထားသည်။
- ဖော်မတ် ပြောင်းလဲခြင်း သည် ဆူညံသံနှင့် အကြိမ်နှုန်း လက္ခဏာများကို ပြောင်းလဲစေပြီး မှားယွင်းသော အပြုသဘော နှုန်းကို မြင့်တက်စေနိုင်သည်။
- Messenger ဖိသိပ်ခြင်း (WhatsApp၊ Telegram စသည်) သည် ပြန်လည် encode လုပ်ကာ မက်တာဒေတာကို ဖျက်ပစ်သည် — ချတ်များမှ သိမ်းဆည်းထားသော ဓာတ်ပုံများသည် တကယ်ဖြစ်နေသော်လည်း AI သက်သေအထောက်အထား ပြသနိုင်သည်။
မော်ဒယ် ကတ်
v5.9.0
- ဆုံးဖြတ်ချက် အပိုင်းအခြားများ
- AI သက်သေအထောက်အထား >= ၆၄%၊ တကယ့်ဓာတ်ပုံ သက်သေအထောက်အထား <= ၅၅%၊ ထိုမှလွဲ၍ မသေချာ။
- Runtime
- ဘရောက်ဇာဘက်တွင်သာ။ နက်ရှိုင်းသော EfficientNet-B0 classifier (ONNX၊ WASM) သည် အဓိက အချက်ပြဖြစ်ပြီး heuristic + k-NN mini-ML နှင့် ဘေးကင်းရေး ကန့်သတ်ချက်များထက် အလေးချိန် ပိုများသည်။ မော်ဒယ် မ load နိုင်ပါက ရှာဖွေကိရိယာသည် heuristic + k-NN ensemble သို့ ပြန်ဆုတ်သည်။
- ကန့်သတ်ချက်များ
- သေးငယ်သော၊ အလွန်အမင်း ဖိသိပ်ထားသော၊ screenshot ပုံစံနှင့် ပြောင်းလဲထားသော ဖိုင်များကို သက်သေအထောက်အထား နည်းပါးသည်ဟု မှတ်ယူသင့်သည်။