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市場調査レポート
商品コード
1489414

フェイク画像検出市場の2030年までの予測： 提供、展開モデル、組織規模、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析

Fake Image Detection Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Offering (Solutions, Services and Other Offering), Deployment Model, Organization Size, Technology, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
価格表記: USDを日本円(税抜)に換算
本日の銀行送金レート: 1USD=144.03円
フェイク画像検出市場の2030年までの予測： 提供、展開モデル、組織規模、技術、用途、エンドユーザー、地域別の世界分析
出版日: 2024年06月06日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界のフェイク画像検出市場は2023年に4億米ドルを占め、予測期間中のCAGRは43.6％で成長し、2030年には52億米ドルに達すると予測されています。

フェイク画像検出には、アルゴリズムや技術を使用して、加工または捏造された画像を識別することが含まれます。通常、画像データの矛盾や異常を発見するために、逆画像検索、メタデータ分析、デジタルフォレンジックなどの手法を用います。高度な機械学習やディープラーニングのアプローチも、画像の継ぎ合わせや加工による人工物などの微妙な改変を検出するために利用されます。

誤情報の拡散

偽情報の絶え間ない拡散は、開発者にフェイク画像検出アルゴリズムの革新と改善を課しています。このため、画像解析、機械学習、人工知能が進歩し、操作された画像や偽の画像をより適切に識別できるようになりました。組織や個人は、誤情報の拡散に対抗するため、画像の真正性を検証する信頼性の高い方法を求めています。このような成長が新たなプレーヤーや投資を市場に呼び込み、競争を促進し、イノベーションを促進します。

高い製造コストと応用の難しさ

製造コストが高いため、小規模な企業や組織、個人にとっては、偽造画像検出ソリューションが法外に高価になり、利用が制限される可能性があります。その結果、効果的な偽造画像検知手段を導入できるのは、多額の予算を持つ大企業だけというシナリオになりかねません。さらに、潜在的な顧客は、障壁を認識しているために採用を遅らせたり見送ったりする可能性があり、その結果、市場の拡大と成熟に長い時間枠を要することになります。

人工知能（AI）と機械学習（ML）の進歩

人工知能と機械学習は、偽造画像検出プロセスの自動化を可能にし、手作業による介入の必要性を減らします。自動化された検出システムは、大量の画像を迅速に分析し、操作の可能性がある事例にフラグを立て、人間の専門家がさらに検証することができます。これにより、画像認証ワークフローの効率が向上し、新たな脅威への迅速な対応が可能になります。このように、新しい画像操作の形態が出現すると、検出アルゴリズムは更新され、新たな脅威を先取りするために再トレーニングされるため、偽造画像対策における継続的な有効性が保証されます。

激しい競合による原材料の入手可能性

原材料をめぐる熾烈な競争は、技術革新を目指した研究開発の努力から資源や注意をそらす可能性があります。メーカーは、新しく改良された偽造画像検出技術の開発に投資するよりも、コスト削減策や既存製品の最適化に重点を置くかもしれないです。そのため、新規参入企業は、競争力のある価格で信頼できる原材料の調達先を確保するのに苦労し、既存企業と効果的に競争する妨げとなる可能性があります。

COVID-19の影響

遠隔地での作業やオンラインでの交流は、加工画像の拡散を増幅させ、市場の成長を促進しています。しかし、経済の不確実性が一部の組織の予算を制約し、購買決定に影響を与えています。また、サプライチェーンの混乱や物流の課題は、生産や流通に影響を与えています。このようなハードルにもかかわらず、誤情報に対抗する必要性がAIと機械学習の技術革新を推進し、検出能力を高めています。

電子透かし＆デジタル署名分野は予測期間中最大になる見込み

電子透かしやデジタル署名の存在は、画像の操作や改ざんに対する抑止力として機能するため、電子透かし＆デジタル署名セグメントは有利な成長を遂げると推定されます。画像に元画像を追跡できる識別子が付けられていることを知ることで、悪意ある行為者がフェイク画像や改ざん画像を作成しようとすることを抑制し、誤情報の蔓延を減らすことができます。

予測期間中、ヘルスケア＆メディカルイメージング分野のCAGRが最も高くなる見込み

ヘルスケア＆メディカルイメージング分野は、予測期間中に最も高いCAGRの成長が見込まれています。米国のHIPAA（Health Insurance Portability and Accountability Act）や欧州のGDPR（General Data Protection Regulation）といった規制への準拠が、コンプライアンスを維持し法的リスクを軽減するための偽造画像検出技術の採用を後押ししています。

最大のシェアを占める地域：

アジア太平洋地域は、予測期間中、最大の市場シェアを占めると予測されています。これは、アジア太平洋地域のeコマースとソーシャルメディア分野が活況を呈しており、フェイク画像検出ソリューションのビジネスチャンスとなっているためです。eコマース・プラットフォームやソーシャル・メディア・ネットワークは、偽の商品画像や加工されたビジュアルの拡散に対抗する必要に迫られており、検出ツールの需要を促進しています。さらに、これらの分野における進歩が偽造画像検出の技術革新を促進し、より正確で効率的な検出アルゴリズムにつながっています。

CAGRが最も高い地域：

北米には世界最大級のeコマースプラットフォームやソーシャルメディアネットワークがあるため、予測期間中のCAGRは北米が最も高いと予測されます。これらのプラットフォームは、偽の商品画像や操作されたビジュアル、偽情報を拡散する悪意ある行為者の標的となることが増えています。その結果、デジタルコンテンツの完全性を保護し、詐欺行為から消費者を守るために、フェイク画像検出ソリューションに対する需要が高まっています。検出技術の進歩、精度の向上、市場範囲の拡大を目指したコラボレーションが、市場の成長と成熟に寄与しています。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界のフェイク画像検出市場：提供別

  • ソリューション
    • コンテンツの真正性の検証
    • AI生成コンテンツ検出
    • ディープフェイク画像検出
    • Photoshop加工画像の検出
    • リアルタイム検出
    • モバイルアプリ
    • ブラウザ拡張機能
  • サービス
    • サポートとメンテナンス
    • 展開と統合
    • コンサルティング
  • その他の提供

第6章 世界のフェイク画像検出市場：展開モデル別

  • オンプレミス
  • クラウド

第7章 世界のフェイク画像検出市場：組織規模別

  • 大企業
  • 中小企業

第8章 世界のフェイク画像検出市場：技術別

  • 機械学習（ML）とディープラーニング（DL）
    • 畳み込みニューラルネットワーク
    • 生成的敵対ネットワーク（GAN）
  • 画像鑑定
    • メタデータ分析
    • エラーレベル分析
  • 透かしとデジタル署名
  • AIベースの検出アルゴリズム
  • ブロックチェーンベースの検証システム
  • その他の技術

第9章 世界のフェイク画像検出市場：用途別

  • ソーシャルメディアプラットフォーム
  • eコマースとオンラインマーケットプレイス
  • ニュースおよびメディア組織
  • ヘルスケアと医療画像
  • 不正検出
  • その他の用途

第10章 世界のフェイク画像検出市場：エンドユーザー別

  • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
  • 政府
  • 通信
  • 不動産
  • 教育機関
  • その他のエンドユーザー

第11章 世界のフェイク画像検出市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋地域
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第12章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第13章 企業プロファイリング

  • Adobe Inc
  • BioID
  • Blackbird.AI
  • CyberExtruder
  • Deepware Scannerand
  • DuckDuckGoose AI
  • Facia
  • Gradiant
  • Hitachi Terminal Solutions Korea Co. Ltd
  • Honeywell International
  • iDenfy
  • Image Forgery Detector
  • InVID
  • iProov
  • Microsoft Corporation
  • Q-integrity
  • Reality Defender
  • Sensity AI
  • Truepic
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Region (2021-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Offering (2021-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Solutions (2021-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Content Authenticity Verification (2021-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Fake Image Detection Market Outlook, By AI-generated Content Detection (2021-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Deepfake Image Detection (2021-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Photoshopped Image Detection (2021-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Real-Time Detection (2021-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Mobile Apps (2021-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Browser Extensions (2021-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Services (2021-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Support & Maintenance (2021-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Deployment & Integration (2021-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Consulting (2021-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Other Offering (2021-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Deployment Model (2021-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Fake Image Detection Market Outlook, By On-Premises (2021-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Cloud (2021-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Organization Size (2021-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Large Enterprises (2021-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Small & Medium Scale Enterprises (2021-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Technology (2021-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL) (2021-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Convolutional Neural Networks (2021-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Generative Adversarial Networks(GANs) (2021-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Image Forensics (2021-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Metadata Analysis (2021-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Error Level Analysis (2021-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Watermarking & Digital Signatures (2021-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Fake Image Detection Market Outlook, By AI-Based Detection Algorithms (2021-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Blockchain-Based Verification Systems (2021-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Other Technologies (2021-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Application (2021-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Social Media Platforms (2021-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Fake Image Detection Market Outlook, By E-commerce & Online Marketplaces (2021-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Fake Image Detection Market Outlook, By News & Media Organizations (2021-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Healthcare & Medical Imaging (2021-2030) ($MN)
  • Table 38 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Fraud Detection (2021-2030) ($MN)
  • Table 39 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Other Applications (2021-2030) ($MN)
  • Table 40 Global Fake Image Detection Market Outlook, By End User (2021-2030) ($MN)
  • Table 41 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Banking, Financial Services and Insurance (BFSI) (2021-2030) ($MN)
  • Table 42 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Government (2021-2030) ($MN)
  • Table 43 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Telecom (2021-2030) ($MN)
  • Table 44 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Real Estate (2021-2030) ($MN)
  • Table 45 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Educational Institutions (2021-2030) ($MN)
  • Table 46 Global Fake Image Detection Market Outlook, By Other End Users (2021-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC26200

According to Stratistics MRC, the Global Fake Image Detection Market is accounted for $0.4 billion in 2023 and is expected to reach $5.2 billion by 2030 growing at a CAGR of 43.6% during the forecast period. Fake image detection involves the use of algorithms and techniques to identify manipulated or fabricated images. It typically employs methods such as reverse image search, metadata analysis, and digital forensics to uncover inconsistencies or anomalies in the image data. Advanced machine learning and deep learning approaches are also utilized to detect subtle alterations, such as image splicing or manipulation artifacts.

Market Dynamics:

Driver:

Proliferation of misinformation

The continuous spread of misinformation challenges developers to innovate and improve fake image detection algorithms. This leads to advancements in image analysis, machine learning, and artificial intelligence to better identify manipulated or fake images. Organizations and individuals seek reliable methods to verify the authenticity of images to combat the spread of misinformation. This growth attracts new players and investments into the market, fostering competition and driving innovation.

Restraint:

High production costs and difficulty in application

High production costs may make fake image detection solutions prohibitively expensive for smaller businesses, organizations, or individuals, limiting their accessibility. This could result in a scenario where only larger entities with substantial budgets can afford to implement effective fake image detection measures. Moreover potential customers may delay or forgo adoption due to perceived barriers, resulting in a longer timeframe for market expansion and maturity.

Opportunity:

Advancements in artificial intelligence (AI) and machine learning (ML)

Artificial intelligence and machine learning enable automation of fake image detection processes, reducing the need for manual intervention. Automated detection systems can quickly analyze large volumes of images, flagging potential instances of manipulation for further review by human experts. This increases the efficiency of image authentication workflows and enables faster response to emerging threats. Thus as new forms of image manipulation emerge, detection algorithms can be updated and retrained to stay ahead of emerging threats, ensuring continued effectiveness in combating fake images.

Threat:

Availability of raw materials with intense competition

Intense competition for raw materials may divert resources and attention away from research and development efforts aimed at innovation. Manufacturers may focus more on cost-cutting measures and optimizing existing products rather than investing in the development of new and improved fake image detection technologies. Hence new entrants may struggle to secure reliable sources of raw materials at competitive prices, hindering their ability to compete effectively with established companies.

Covid-19 Impact

Remote work and online interactions have amplified the dissemination of manipulated images, driving market growth. However, economic uncertainties have constrained budgets for some organizations, impacting purchasing decisions. Additionally, supply chain disruptions and logistical challenges have affected production and distribution. Despite these hurdles, the necessity of combating misinformation has propelled innovation in AI and machine learning, enhancing detection capabilities.

The watermarking & digital signatures segment is expected to be the largest during the forecast period

The watermarking & digital signatures segment is estimated to have a lucrative growth, owing to the presence of watermarks or digital signatures acts as a deterrent against image manipulation or tampering. Knowing that images are marked with identifiers that can be traced back to their original source discourages malicious actors from attempting to create fake or altered images, thereby reducing the prevalence of misinformation.

The healthcare & medical imaging segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The healthcare & medical imaging segment is anticipated to witness the highest CAGR growth during the forecast period, healthcare organizations are subject to strict regulatory requirements regarding data integrity, patient privacy, and medical image authenticity. Compliance with regulations such as the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) in the United States and the General Data Protection Regulation (GDPR) in Europe drives the adoption of fake image detection technologies to maintain compliance and mitigate legal risks.

Region with largest share:

Asia Pacific is projected to hold the largest market share during the forecast period owing to the booming e-commerce and social media sectors in Asia Pacific present opportunities for fake image detection solutions. E-commerce platforms and social media networks are increasingly under pressure to combat the spread of fake product images and manipulated visuals, driving demand for detection tools. Moreover advances in these fields are driving innovation in fake image detection, leading to more accurate and efficient detection algorithms.

Region with highest CAGR:

North America is projected to have the highest CAGR over the forecast period, as North America is home to some of the world's largest e-commerce platforms and social media networks. These platforms are increasingly targeted by malicious actors spreading fake product images, manipulated visuals, and disinformation. As a result, there is a growing demand for fake image detection solutions to safeguard the integrity of digital content and protect consumers from fraudulent activities. Collaborations aimed at advancing detection technologies, improving accuracy, and expanding market reach contribute to the growth and maturity of the market.

Key players in the market

Some of the key players in the Fake Image Detection Market include Adobe Inc, BioID, Blackbird.AI, CyberExtruder, Deepware Scannerand, DuckDuckGoose AI, Facia, Gradiant, Hitachi Terminal Solutions Korea Co. Ltd, Honeywell International, iDenfy, Image Forgery Detector, InVID, iProov, Microsoft Corporation, Q-integrity, Reality Defender, Sensity AI and Truepic

Key Developments:

In April 2024, Adobe introduces firefly image 3 foundation model to take creative exploration and ideation to new heights. Significant advancements in speed of generation make the ideation and creation process more productive and efficient

In April 2024, Cognizant and Microsoft announce global partnership to expand adoption of generative AI in the enterprise, and drive industry transformation. This partnership also has the potential to significantly accelerate AI adoption and innovation in India.

In March 2024, Adobe expands collaboration with marriott international to deepen guest relationships through digital services and one-to-one personalization. This can help the company match individuals with the best options across its portfolio of more than 30 brands and nearly 8,800 properties.

Offerings Covered:

  • Solutions
  • Services
  • Other Offerings

Deployment Models Covered:

  • On-Premises
  • Cloud

Organization Sizes Covered:

  • Large Enterprises
  • Small & Medium Scale Enterprises

Technologies Covered:

  • Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL)
  • Image Forensics
  • Watermarking & Digital Signatures
  • AI-Based Detection Algorithms
  • Blockchain-Based Verification Systems
  • Other Technologies

Applications Covered:

  • Social Media Platforms
  • E-commerce & Online Marketplaces
  • News & Media Organizations
  • Healthcare & Medical Imaging
  • Fraud Detection
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
  • Government
  • Telecom
  • Real Estate
  • Educational Institutions
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2021, 2022, 2023, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Fake Image Detection Market, By Offering

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Solutions
    • 5.2.1 Content Authenticity Verification
    • 5.2.2 AI-generated Content Detection
    • 5.2.3 Deepfake Image Detection
    • 5.2.4 Photoshopped Image Detection
    • 5.2.5 Real-Time Detection
    • 5.2.6 Mobile Apps
    • 5.2.7 Browser Extensions
  • 5.3 Services
    • 5.3.1 Support & Maintenance
    • 5.3.2 Deployment & Integration
    • 5.3.3 Consulting
  • 5.4 Other Offering

6 Global Fake Image Detection Market, By Deployment Model

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 On-Premises
  • 6.3 Cloud

7 Global Fake Image Detection Market, By Organization Size

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Large Enterprises
  • 7.3 Small & Medium Scale Enterprises

8 Global Fake Image Detection Market, By Technology

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Machine Learning (ML) & Deep Learning (DL)
    • 8.2.1 Convolutional Neural Networks
    • 8.2.2 Generative Adversarial Networks(GANs)
  • 8.3 Image Forensics
    • 8.3.1 Metadata Analysis
    • 8.3.2 Error Level Analysis
  • 8.4 Watermarking & Digital Signatures
  • 8.5 AI-Based Detection Algorithms
  • 8.6 Blockchain-Based Verification Systems
  • 8.7 Other Technologies

9 Global Fake Image Detection Market, By Application

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Social Media Platforms
  • 9.3 E-commerce & Online Marketplaces
  • 9.4 News & Media Organizations
  • 9.5 Healthcare & Medical Imaging
  • 9.6 Fraud Detection
  • 9.7 Other Applications

10 Global Fake Image Detection Market, By End User

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 Banking, Financial Services and Insurance (BFSI)
  • 10.3 Government
  • 10.4 Telecom
  • 10.5 Real Estate
  • 10.6 Educational Institutions
  • 10.7 Other End Users

11 Global Fake Image Detection Market, By Geography

  • 11.1 Introduction
  • 11.2 North America
    • 11.2.1 US
    • 11.2.2 Canada
    • 11.2.3 Mexico
  • 11.3 Europe
    • 11.3.1 Germany
    • 11.3.2 UK
    • 11.3.3 Italy
    • 11.3.4 France
    • 11.3.5 Spain
    • 11.3.6 Rest of Europe
  • 11.4 Asia Pacific
    • 11.4.1 Japan
    • 11.4.2 China
    • 11.4.3 India
    • 11.4.4 Australia
    • 11.4.5 New Zealand
    • 11.4.6 South Korea
    • 11.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 11.5 South America
    • 11.5.1 Argentina
    • 11.5.2 Brazil
    • 11.5.3 Chile
    • 11.5.4 Rest of South America
  • 11.6 Middle East & Africa
    • 11.6.1 Saudi Arabia
    • 11.6.2 UAE
    • 11.6.3 Qatar
    • 11.6.4 South Africa
    • 11.6.5 Rest of Middle East & Africa

12 Key Developments

  • 12.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 12.2 Acquisitions & Mergers
  • 12.3 New Product Launch
  • 12.4 Expansions
  • 12.5 Other Key Strategies

13 Company Profiling

  • 13.1 Adobe Inc
  • 13.2 BioID
  • 13.3 Blackbird.AI
  • 13.4 CyberExtruder
  • 13.5 Deepware Scannerand
  • 13.6 DuckDuckGoose AI
  • 13.7 Facia
  • 13.8 Gradiant
  • 13.9 Hitachi Terminal Solutions Korea Co. Ltd
  • 13.10 Honeywell International
  • 13.11 iDenfy
  • 13.12 Image Forgery Detector
  • 13.13 InVID
  • 13.14 iProov
  • 13.15 Microsoft Corporation
  • 13.16 Q-integrity
  • 13.17 Reality Defender
  • 13.18 Sensity AI
  • 13.19 Truepic