Derin öğrenme yöntemleri ile görüntü sahteciliği tespiti
Image forgery detection using deep learning techniques
- Tez No: 747944
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CEMAL HANİLÇİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 80
Özet
Sayısal görüntü işlemede kullanılan yazılım araçlarının ilerlemesinin neticesinde görüntüler üzerinde çeşitli manipülasyonlar yapılarak sahte görüntüler oluşturmak çok basit bir hale gelmiştir. Bu manipüle edilmiş görüntülerin hukuk, tıp ve haberleşme gibi önemli alanlarda kötü niyetli kişiler tarafından kolayca kullanılabileceği düşünüldüğünde görüntü sahteciliği tespiti konusunda yapılan çalışmalara büyük ihtiyaç duyulmaktadır. Görüntü sahteciliği tespiti alanında farklı teknikler ile pek çok yöntem geliştirilmiştir. Günümüzde, görüntü sahteciliği tespiti için geleneksel yöntemlerin yerine derin öğrenme yöntemleri yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Bu yöntemler, görüntüden karmaşık öznitelikleri elde etmeleri nedeniyle geleneksel görüntü sahteciliği tespiti yöntemlerinden daha iyi başarım sağlamaktadır. Sinir ağı teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, son zamanlarda üst düzey görüntü özniteliklerinin çıkarılması için görüntü sahteciliği tespitinde evrişimsel sinir ağları kullanılmaktadır. Bu çalışmada, görüntü sahteciliği tespitinde kullanılan tek tip derin öğrenme yöntemlerinden farklı olarak benzer üç derin sinir ağı yapısının paralel şekilde birleştirilmesiyle oluşturulan bir görüntü sahteciliği tespit sistemi önerilmiştir. Önerilen yöntem üç farklı veri seti üzerinde test edilmiş ve elde edilen sonuçlar önerilen ağ yapısının etkinliğini ve yüksek sınıflandırma doğruluğunu açıkça göstermiştir.
Özet (Çeviri)
As a result of the advancement of software tools used in digital image processing, it has become very easy to generate fake images by applying various manipulation techniques on the original (authentic) images. These manipulated images can easily be used with malicious intentions in important fields such as law, medicine and communication. Hence, image forgery detection, determining whether an image is original or forged, is an important task. Many methods have been developed with different techniques in the field of image forgery detection. Today, deep learning methods are widely preferred over traditional methods for image forgery detection. These methods provide better performance than traditional image forgery detection methods because they extract complex features from the image. With the development of neural network technologies, convolutional neural networks are used in image forgery detection for the extraction of high-level image features recently. In this study, an image forgery detection system is proposed by combining three deep neural network structures in parallel, unlike the uniform deep learning methods used in image forgery detection. The proposed method has been evaluated on three different datasets, and the results clearly demonstrate the efficiency of the proposed method with promising classification accuracy.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri ile görüntü sahteciliği tespiti
Photomontage detection with deep learning methods
NİHAT EREN ÖZMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERCAN BULUŞ
- Fotomontaj tespiti için görüntü işleme yönteminin geliştirilmesi
Development of image processing method for forgery detection
CANBERK ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ÖZDEN
- Yapay zeka yöntemleri ile bölge tabanlı kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti
Detection of copy-paste forgeries based on region using artificial intelligence methods
ABDURRAHMAN YAVUZ ASLANTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
- Derin öğrenme ile resim ve videolar üzerinde derin sahte tespiti
Deep fake detection on pictures and videos with deep learning
METİN BÜYÜKAVCILAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÇETİN
- 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