Geri Dön

Videolarda çerçeveler arası sahteciliklerin tespiti

Detection of inter-frame forgeries in videos

  1. Tez No: 814090
  2. Yazar: IŞILAY BOZKURT
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. GÜZİN ULUTAŞ
  4. Tez Türü: Doktora
  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: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 164

Özet

Bir olay ya da nesneyi gizlemek veya video akışını değiştirerek izleyeni yanıltmak için video sahtecilikleri yapılmaktadır. Video sahtecilikleri içerisinde, çerçeveler arası sahtecilik türleri en sık kullanılan sahtecilik türlerindendir. Tez kapsamında videolarda gerçekleştirilen çerçeveler arası sahteciliklerinin tespitine yönelik problemler araştırılmış ve çözümüne yönelik yeni yöntemler önerilmiştir. Çalışmalar hem mevcut olan hem de tez kapsamında oluşturulan yeni veri tabanı üzerinden denenerek test edilmiştir. Literatürde sıkça kullanılan ortak veri tabanları ve özel olarak hazırlanan gerçekçi video örnekleri kullanılmıştır. İlk olarak doku ve kenar algılamaya dayalı yöntemler ile tekrarlama sahteciliği, sıkıştırılmamış videolar üzerinden tespit edilmiştir. İkinci olarak sıkıştırılmış videolarda çalışabilen tekrarlama sahteciliğinin tespitine yönelik frekans tabanlı bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yöntem bulanıklaştırma ataklarına karşı test edilmiş başarılı sonuçlar alınmıştır. Üçüncü olarak birden fazla sahteciliğin tespitine yönelik yaklaşımlar önerilmiştir. Bu amaçla silme sahteciliğinin tespiti için benzerlik tabanlı ve çerçeveler arası tüm sahteciliklerin çözümü için hibrit tabanlı yaklaşım tasarlanmıştır. Hibrit çalışma sıkıştırma ataklarına karşı dayanıklı hale getirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Video forgeries are used to hide an event or object, or to mislead the viewer by altering the flow of the video. Among video forgeries, inter-frame forgeries are among the most common types of forgeries. In this thesis, the problems of detecting inter-frame forgeries in videos are investigated and new methods are proposed to solve them. The studies were tested on both the existing database and the new database created within the scope of the thesis. Common databases commonly used in the literature and specially prepared realistic video examples were used. Firstly, texture and edge detection methods are used to detect repetition forgery in uncompressed videos. Secondly, we propose a frequency-based approach to detect duplication forgery that works on compressed videos. The proposed method was tested against blurring attacks and successful results were obtained. Thirdly, approaches to detect multiple forgeries have been proposed. For this purpose, we designed a similarity-based approach for the detection of deletion forgery and a hybrid approach for the resolution of all inter-frame forgeries Hybrid operation is made resistant to compression attacks.

Benzer Tezler

  1. Shot detection for video indexing

    Video indeksleme için video geçişi saptama

    PINAR KAYACI

  2. Anahtar çerçeve seçimi ile video özetleme

    Video summarization by keyframe selection

    SERCAN PARLAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. M. ELİF KARSLIGİL

  3. Tek sahneli sıkıştırılmış videoda anomali tespiti

    Anomaly detection in single scene compressed video

    SÜMEYYE ÇAVAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  4. CNN-based text-independent automatic speaker identification

    Evrişimsel sinir ağı tabanlı metinden bağımsız otomatik konuşmacı tanılama

    MANDANA FASOUNAKI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN İNCE

  5. Derin öğrenme ile cerrahi video anlama

    Surgical video understanding with deep learning

    ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA