Yapay zeka yöntemleri ile bölge tabanlı kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti
Detection of copy-paste forgeries based on region using artificial intelligence methods
- Tez No: 731443
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kopyala Yapıştır Sahteciliği, Görüntü Anlamsal Bölütleme, Derin Öğrenme, Bilgi Güvenliği, Görüntü Sahteciliği, Copy-Move Forgery Detection, Deep Learning, Semantic Segmentation, Information Security, Image Forensic
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Teknolojinin gelişmesi ile beraber sayısal olarak herhangi bir resim üzerinde kolaylıkla değişiklikler yapılabilmektedir. Herhangi bir görüntü üzerinde değiştirilme yapılıp yapılmadığının tespit edilmesi hukuki, askeri, siyasi vb. birçok açıdan büyük bir problem haline gelmiştir. Görüntü üzerinde yapılan sahtecilik türleri içerisinde en yaygın olarak kullanılan biçimi, kopyala yapıştır sahteciliğidir. Literatürde resim içinde tekrar eden bölgelerin belirlenmesi için çeşitli yöntemler ortaya konulmuştur. Bu yöntemler blok temelli, anahtar nokta temelli, bölütleme ve derin öğrenme temelli olmak üzere dört sınıfa ayrılmaktadır. Görüntü üzerinde anlamlı bölgeleri tespit etme işlemine anlamsal bölütleme denilmektedir. Anlamsal bölütleme askeri, robotik, biyomedikal gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Tez çalışmasında kopyala yapıştır sahteciliği tespiti yöntemleri incelenmiş ve anlamsal bölütlemeye dayalı yeni bir yöntem sunulmu¸stur. Sahtecilik bölgelerinin daha yüksek dogrulukla tespitini yaparken aynı zamanda hesaplama süresini de azaltacak biçimde ayrık kosinüs dönüşümü ve anlamsal bölütleme tabanlı bir kopyala yapıştır sahteciliği tespit algoritması geliştirilmiştir. Önerilen yöntem, literatürdeki diğer blok tabanlı çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Deney sonuçları ile önerilen yöntemin zaman maliyetini düşürdüğü ve başarı sonucunu artırdığı ispat edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the advancement of technology, it is simple to modify any digital image. Detecting if a picture has been modified has legal, military, political, and other applications. It has become a significant issue in several ways. Copy-and-paste forgery is the most prevalent sort of picture forgery. Numerous techniques have been presented in the literature for identifying repeating sections in an image. These approaches are categorized as block-based, key-point-based, segmentation-based, and deep learning-based. The method of identifying meaningful picture sections is known as semantic segmentation. Semantic segmentation is utilized in several disciplines, including the military, robotics, and healthcare. In the thesis, detection approaches for copy-paste fraud were analyzed, and a novel method based on semantic segmentation was developed. A copy-paste forgery detection technique based on discrete cosine transform and semantic segmentation has been developed, which reduces computation time while increasing the accuracy of detecting counterfeit regions. In the literature, the suggested strategy was compared to existing block-based investigations. The experimental findings demonstrate that the suggested strategy decreases the cost of time and improves the success rate.
Benzer Tezler
- Road geometry extraction with fusion of low resolution satellite imagery and GPS trajectory using deep learning methods
Düşük çözünürlüklü uydu görüntüleri ve GPS rotaları birleştirilmesi ve derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yol geometrilerinin tespiti
NECİP ENES GENGEÇ
Doktora
İngilizce
2024
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGİN TARI
- Karadeniz Bölgesi'ndeki kuraklık koşullarının SPI ve yapay zeka tabanlı incelenmesi
SPI and artificial intelligence-based analysis of drought conditions in the Black Sea region
YASEMİN DENİZ ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
CoğrafyaGümüşhane ÜniversitesiAfet Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN ÜNLÜ
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Skin lesion classification with machine learning
Makine öğrenmesi ile cilt lezyonu sınıflandırması
ESRA SENDEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSA YILDIRIM
- Kontrastsız bilgisayarlı tomografi görüntülerinde yapay zekâ tabanlı karaciğer bölütleme ve hastalık sınıflandırma
Artificial intelligence-based liver segmentation and disease classification in non-contrast computed tomography images
RABİYE KILIÇ
Doktora
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM YÜCEL ÖZBEK