aHash, dHash, pHash
Tre hash percettivi complementari: media, gradiente e trasformata coseno (DCT).
Analisi
Confronto immagini
Il modulo Confronto immagini usa gli hash percettivi per stabilire se due immagini sono la stessa scena (magari ricompressa) o una manipolazione, e documenta tutto in un report PDF affiancato.
Cosa fa
Cosa fa il modulo Confronto immagini
Distanza e similarità
Distanza di Hamming tra gli hash e percentuale di similarità per ogni algoritmo.
Verdetto con soglie
Identiche / simili / diverse in base a soglie regolabili (predefinite 90% e 70%).
Report affiancato
PDF orizzontale con le due immagini affiancate, le distanze e le differenze di metadati e hash.
Passo per passo
Come funziona
- Carica le due immagini e scegli la profondità dell'hash (64/144/256 bit).
- Probatio calcola aHash, dHash e pHash su versioni ridotte in scala di grigi.
- Confronta con la distanza di Hamming, emette il verdetto e genera il report PDF.
FAQ
Domande frequenti
Cos'è un hash percettivo?
È un'impronta che rappresenta l'aspetto di un'immagine: due immagini simili hanno hash percettivi vicini, anche se i byte differiscono.
Come si misura la somiglianza?
Con la distanza di Hamming tra gli hash, convertita in percentuale; il verdetto (identiche/simili/diverse) usa soglie regolabili.
Serve a individuare i deepfake?
Aiuta a confrontare versioni di un'immagine e a documentare le differenze; per l'autenticità della cattura usa l'analisi C2PA del modulo Analisi immagini.
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