Buna ek olarak, birçok yapay zekâ, renk farklarını ve görüntünün geri kalanından sıyrılan doğal olmayan desenleri analiz ediyor. Bazı modeller, fotoğrafçılar veya stok sitelerinin yaygın olarak kullandığı filigran konumlarını anlamak için derin öğrenme bile kullanıyor ve bu, filigranı hafif ya da yarı saydam bile olsa bulmayı kolaylaştırıyor.
Yapay zekâ, görsellerdeki filigranı algılamak için genellikle daha karmaşık bir süreç kullanır. Basit desen tanıma yöntemlerinin ötesinde, AI dewatermark görüntüdeki belirli kalıpları, renk değişimlerini veya piksellerin yoğunluk farklarını analiz ederek filigranları tespit eder. Bu süreç, derin öğrenme algoritmaları sayesinde, filigranın yerini ve yapısını anlamak için gelişmiş özellik çıkarımı teknikleri kullanır. Filigranlar genellikle şeffaf veya ince detaylarla yerleştirildiği için, AI, bu tür ince farkları bile algılayacak şekilde eğitilebilir.
Buna ek olarak, birçok yapay zekâ, renk farklarını ve görüntünün geri kalanından sıyrılan doğal olmayan desenleri analiz ediyor. Bazı modeller, fotoğrafçılar veya stok sitelerinin yaygın olarak kullandığı filigran konumlarını anlamak için derin öğrenme bile kullanıyor ve bu, filigranı hafif ya da yarı saydam bile olsa bulmayı kolaylaştırıyor.
Yapay zekâ, görsellerdeki filigranı algılamak için genellikle daha karmaşık bir süreç kullanır. Basit desen tanıma yöntemlerinin ötesinde, AI dewatermark görüntüdeki belirli kalıpları, renk değişimlerini veya piksellerin yoğunluk farklarını analiz ederek filigranları tespit eder. Bu süreç, derin öğrenme algoritmaları sayesinde, filigranın yerini ve yapısını anlamak için gelişmiş özellik çıkarımı teknikleri kullanır. Filigranlar genellikle şeffaf veya ince detaylarla yerleştirildiği için, AI, bu tür ince farkları bile algılayacak şekilde eğitilebilir.