Derin öğrenme ile resim ve videolar üzerinde derin sahte tespiti
Deep fake detection on pictures and videos with deep learning
- Tez No: 814314
- Danışmanlar: PROF. DR. AYDIN ÇETİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 84
Özet
Günümüzde en başta sosyal medya olmak üzere çevrimiçi platformlarda resim ve video paylaşımları yapılmaktadır. Derin öğrenme ve yapay zekâ teknolojilerinin yardımıyla görüntü manipülasyonları hızla gelişmektedir. Görüntü manipülasyonu teknolojilerinin gelişmesiyle resim ve videolar değiştirilip sahte resim ve videolar oluşturulmaktadır. Bir resim ya da videonun içeriğindeki yüzün belirli hatlarıyla eşleşen başka yüzlerle değiştirilip yeniden oluşturulması işlemi Derin Sahtecilik olarak adlandırılır. Derin Sahteciliğin çeşitlik alanlarda kötü amaçlı kullanılabilmesi insanların ve toplulukların ciddi ölçüde maddi ve manevi zarara uğramasına sebebiyet verebilmektedir. Bu durumların önüne geçebilmek adına derin sahteciliğin tespitinin yapılabilmesi büyük bir öneme sahiptir. Yapılan çalışmada, EfficientNet B5 modeli üzerine 2 katmanlı Evrişimsel Sinir Ağı modeli birleştirilip derin sahtecilik tespiti yapılmıştır. Çalışma, FaceForensic++ veri setinde yüz değiştirme yöntemleri ile oluşturulan 640x480 çözünürlüklü 509 adet Derin Sahtecilik videolarından rastgele oluşturulmuş bir veri seti kullanılmıştır. Çalışmada önerilmiş model oluşturulan veri seti ile eğitilip test edilmiştir. Çalışmada, %95 öğrenme performansına sahip model ile %93,7 F1-skoru elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, pictures and videos are shared on online platforms, especially on social media. With the help of deep learning and artificial intelligence technologies, image manipulations are developing rapidly. With the development of image manipulation technologies, pictures and videos are changed and fake pictures and videos are created. The process of replacing and recreating the face in the content of a picture or video with other faces that match certain contours is called Deepfake. The malicious use of Deepfake in various fields can cause serious material and moral damage to people and communities. In order to prevent these situations, it is important to detect deepfake. In the study, Deepfake detection was performed by combining the 2-layer Convolutional Neural Network model on the EfficientNet B5 model. A randomly generated dataset from 509 Deepfake videos with 640x480 resolution created by face swapping methods in the FaceForensic++ dataset was used. The model proposed in the study was trained and tested with the created data sets. In this study, an F1-score of 93.7% was obtained with the model with a learning performance of 95%.
Benzer Tezler
- Prediction of personality traits from videos by using machine learning algorithms
Makine öğrenmesi algoritmalarını kullanarak videolardan kişisel özelliklerin tahmin edilmesi
ERTAN TAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
- Deep learning based dynamic turkish sign language recognition with leap motion
Derin öğrenme tabanlı leap motıon ile dinamik türk işaret dili tanıma
BURÇAK DEMİRCİOĞLU KAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HATİCE KÖSE
- Implementation and comparison of super resolutionalgorithms on embedded systems
Gömülü sistemler üzerinde süper çözünürlük algoritmalarınıngerçeklenmesi ve karşılaştırılması
METİN AKKIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜŞTAK ERHAN YALÇIN
- American sign language recognitionusing YOLOv4 method
Amerikan işaret dili tanımıYOLOv4 yöntemini kullanma
ALI MAHMOOD SHAKIR AL-SHAHEEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MESUT ÇEVİK
- Die wirkung der pragmalinguistik auf den daf unterricht
Edimbilimin Almanca yabancı dil dersine etkisi
HATİCE KOÇ
Yüksek Lisans
Almanca
2022
Alman Dili ve EdebiyatıNecmettin Erbakan ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN YILMAZ