Forgery detection on video
Videolarda sahtecilik tespiti
- Tez No: 694626
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN ÖZBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Gaziantep Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Tüm dünya büyük bir hızla dijitalleşme yaşamaktadır. Son zamanlarda akıllı telefonlara ulaşmanın kolaylaşması, internet imkanlarının artması ve dijital kamera ile diğer video kayıt cihazlarına kolayca erişilmesi dijitalleşmeyi daha da hızlandırmıştır. Sosyal medya ilgisinin de artmasıyla video paylaşımları inanılmaz dercede yaygınlaşmıştır. Aynı zamanda videolar, gerek sosyal medya paylaşımlarında, gerek mahkemelerde en güvenilir, hayati bir kanıttır. Videolara resim ve diğer tüm delillerden daha fazla güvenilmektedir. Ancak video kullanımlarının artmasıyla beraber video içeriğinin değiştirilmesine yönelik çok sayıda güçlü ve ucuz video yazma araçları bugün herkes tarafından kolayca kullanılabilmektedir. Kötü niyetli bir saldırgan, videolarda bir diziyi silerek, yeni bir dizi ekleyerek, video akış sıralamasını değiştirerek vb birçok kurcalama yaparak delilleri yok edebilir. Bu tip kurcalamaların kolaylaşması videolara olan güveni de iyice azaltmıştır. Bu yuzden videoların güvenilir bir delil kabul edilebilmesi, video orjinalliğinin test edilmesiyle mümkündür. Video içeriğine yapılan saldırı çeşitliliğine karşılık, orijinallik test yöntemlerinin çeşitleri de gün geçtikçe artmaktadır. Bu çalışmada video içerinin bir kısmının silinmesi, yeni bir bölüm eklenmesi veya video akış sıralamasının değiştirilmesi gibi yapılan saldırıların tespit edilmesi için yöntem önerilmiştir. Videolar resimler gibi çerçeve gruplarının zaman ekseninde akışıyla oluşmaktadır. Yöntemimiz için, geliştirlen algoritma video çerçevelerinin geçişleri esnasında korelasyon katsayılarının kullanımına dayanmaktdır. Yöntem Matlab ile uygulanmış ve 120 video üzerinde test edilmiştir. Test sonuçları, önerilen yöntemin hızlı ve başarılı bir şekilde çalıştığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
The whole world experiences digitalization at a rapid pace. Recently, smart phones, internet opportunities and digital video recording devices have accelerated digitalization. In social media, video sharing has become incredibly widespread. At the same time, videos are the most reliable and vital evidence both in social media and especially in courts. Videos are trusted more than pictures and any other evidence. However, many powerful and inexpensive video authoring tools for modifying video content are easily available by everyone today. A malicious attacker can destroy evidence in videos by deleting a sequence, adding a new sequence, changing the video stream order, etc. The easiness of these types of tampering has also reduced the trust to the videos. Therefore, videos can be accepted as reliable evidence by testing the originality of the video. In spite of the increasing variety of attacks on video content, the variety of authenticity testing methods increase day by day. In this study, a method is proposed to detect attacks such as deleting a part of the video content, adding a new section or changing the video stream order. Videos are formed by the flow of frame groups, such as pictures, in the time axis. Algorithm which is developed for our method is based on the using of correlation coefficients during the transitions of video frames. The method has been implemented with Matlab and tested on 120 videos. Test results have shown that the proposed method works quickly and successfully.
Benzer Tezler
- Sayısal delillerde pasif doğrulama yöntemlerine dayalı sahtecilik tespiti
Digital evidence forgery detection based on passive authentication methods
BESTE ÜSTÜBİOĞLU
Doktora
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VASIF NABIYEV
- Videolarda çerçeve kopyala yapıştır sahteciliği tespiti
Frame duplication detection forgery in videos
IŞILAY BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜZİN ULUTAŞ
- Derin öğrenme modelleri kullanarak ses işaretlerinden sahtecilik tespiti
Forgery detection from audio signals using deep learning models
FULYA AKDENİZ
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YAŞAR BECERİKLİ
- Derin öğrenme ile görüntü sahtecilik tespiti
Image forgery detection with deep learning
ELNUR OSMANOV
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOSTİM TEKNİK ÜNİVERSİTESİYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İCLAL ÇETİN TAŞ
- Videolarda çerçeveler arası sahteciliklerin tespiti
Detection of inter-frame forgeries in videos
IŞILAY BOZKURT
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜZİN ULUTAŞ