深度学习视域下生成式伪造手写数字鉴定方法

随着基于GAN模型的生成式技术的发展,传统伪造手写数字鉴定方法面临着巨大挑战。为此,采用多种GAN模型生成手写数字,并构建相关数据集后,利用Vision Transformer模型实现了伪造手写数字鉴定,并可以进行溯源。通过构建工程软件并进行实验测试,实验结果表明系统在伪造真假鉴定和伪造手写数字来源两方面的平均准确率、精确率、召回率分别达到79.16%和77.22%、80%和81.52%、97.22%和91.24%,达到了预期的实验目标,为识别生成式伪造手写数字提供了可参考的鉴定方法。