Geri Dön

Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak deepfake video tespiti

Deepfake video detection using deep learningalgorithms

PDF İndir

  1. Tez No: 807856
  2. Yazar: ŞAHİN KORKMAZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUSTAFA ALKAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 85

Özet

Deepfake videolar özellikle son yıllarda çok fazla dikkat çeken alanlardan birisidir. Sosyal ağların artan popülaritesi neticesinde mobil cihazların gelişmiş kameraları ile oluşturulan video ve görüntülerin düzenlenmesi ve paylaşılması geçmiş döneme göre daha erişilebilir bir düzeye ulaşmıştır. Deepfake tekniği ile oluşturulan ve sosyal ağlarda dağıtımı yapılan birçok sahte görüntü ve video, sadece kişilerin özel hayatını değil, aynı zamanda toplum düzenini de tehdit etmektedir. İnsan yüzü, insanlar arası etkileşimde ve biyometrik tabanlı doğrulama sistemlerinde halihazırda önemli bir role sahiptir. Bu nedenle, yüz karelerinde küçük çaplı kurgusal işlemler dahi, güvenlik uygulamalarına ve sayısal verilere olan güveni sarsabilecektir. Bu çalışmada, deepfake video tespiti modelinin oluşturulmasında bir sınıflandırma probleminin çözümü yaklaşımı benimsenmiştir. Öznitelik çıkarıcı olarak önceden eğitilmiş EfficientNet model ailesi kullanılmış ve tahminin çıktısını elde etmek için bunun üzerinde bir sınıflandırıcı eğitilmiştir. Modelin eğitilmesinde yine derin öğrenme tabanlı yöntemlerle üretilen ve en büyük deepfake veri setlerinden olan DFDC veri seti kullanılmıştır. Derin öğrenme algoritma ve kütüphanelerinden yararlanılmış ve belirlenen videonun gerçek mi yoksa sahte mi olduğuna karar vermek için eğitilen EfficientNet model ailesinden başarımı en yüksek olan EfficientNetB4 modeli seçilmiştir. Modelin gerçeklemesi, Jupyter Notebook platformu kullanılmak suretiyle yapılmıştır. Bu kapsamda, gelştirilen uygulama ile CelebDF veri setinden rastsal olarak seçilen videolara ilişkin tahmin skoru üretilmiştir.

Özet (Çeviri)

Deepfake videos are one of the areas that have attracted a lot of attention, especially in recent years. As a result of the increasing popularity of social networks, editing and sharing videos and images created with advanced cameras of mobile devices reached a more accessible level than before. Many fake images and videos created with the deepfake techniques and distributed on social networks threaten not only the private life of individuals, but also the public order. The human face always has an important role in human interaction and biometric-based verification systems. Therefore, even minor manipulations of face frames can undermine trust in security applications and digital data In this study, a classification problem solution approach adopted in the creation of the deepfake video detection model. Pre-trained EfficientNet model family is used as feature extractor and a classifier was trained on it to get the output of the prediction. The DFDC dataset, which is one of the largest deepfake datasets and produced by deep learning-based methods, was used to train the model. Deep learning algorithms and libraries were used and the EfficientNetB4 model with the highest performance was selected from the EfficientNet model family, which was trained to decide whether the determined video is real or fake. The implementation of the model was made using the Jupyter Notebook platform. In this context, with an application, a prediction score was produced for the videos randomly selected from the CelebDF data set.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    732793

    Aircraft detection using deep learning

    Derin öğrenme kullanarak hava aracı tespiti

    UTKU MUTLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEDEF KENT PINAR

  2. Tez No

    849576

    Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak kumaş kusurlarının tespiti ve sınıflandırılması

    Detection and classification of fabric defects using deep learning algorithms

    RECEP ALİ GEZE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin Üniversitesi

    Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYHAN AKBAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULKADİR KÖSE

  3. Tez No

    853474

    Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak tatlı ürünlerin besin içeriklerinin belirlenmesi ve gastronomik açıdan değerlendirilmesi

    Determining the nutritional contents and gastronomic evaluation of dessert products using deep learning algorithms

    SEVİLAY YUSUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Gastronomi ve Mutfak Sanatlarıİstanbul Gedik Üniversitesi

    Gastronomi ve Mutfak Sanatları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH TARLAK

  4. Tez No

    636260

    Derin öğrenme algoritmalarını kullanarak görüntü sınıflandırma

    Image classification using deep learning algorithms

    UTKU KUBİLAY ÇINAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLHAYAT GÖLBAŞI ŞİMŞEK

  5. Tez No

    702594

    Derivation of prescriptive accident prevention model from predictive models using ml algorithms

    Makine öğrenme algoritmalarını kullanarak tahminsel modellerden preskriptif kaza önleme modelinin türetilmesi

    AHMAD MAMMADOV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    İş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR

Geri Dön