Attention-boosted CNNs for improved facial deepfake detection
Dikkat-destekli CNN'ler ile yüz tanimada geliştirilmiş derin sahtecilik tespiti
- Tez No: 899389
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN TOPAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
Bu tezde öncelikli amacımız, yüz biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinin karmaşık dünyasını, özellikle canlılık tespiti ve derin sahte tanımlama alanlarında karşılaştıkları önemli engelleri hafifletmeye odaklanarak incelemektir. Bu zorluklar, yüz tanıma teknolojilerinin bütünlüğü ve güvenilirliği için ciddi tehditler oluşturan zorlu düşmanlar olarak ortaya çıkmıştır. Bu tehditlerle etkili bir şekilde mücadele etmek için, en son teknoloji derin öğrenme mimarilerinden yararlanan sağlam bir filtreleme sistemi geliştirmeyi öneriyoruz. Yaklaşımımız, gerçek yüz özellikleri ile aldatıcı manipülasyonlar arasında ayrım yapabilen gelişmiş algoritmaların titizlikle tasarlanmasını ve uygulanmasını gerektirmektedir. Derin öğrenme modellerinin akıllıca kullanılmasıyla, kimlik doğrulama sistemlerini basit sahtekarlık tekniklerinden sofistike derin sahte algoritmalara kadar çok çeşitli potansiyel saldırı vektörlerine karşı güçlendirmeyi amaçlıyoruz. Bilgisayarla görme ve yapay zeka alanındaki en son metodolojileri entegre ederek, yüz biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinin ortaya çıkan tehditlere karşı direncini artırmaya çalışıyoruz.
Özet (Çeviri)
In this thesis, our primary objective is to delve into the intricate realm of facial biometric authentication systems, with a keen focus on mitigating the significant hurdles they face, particularly in the realms of liveness detection and deep fake identification. These challenges have emerged as formidable adversaries, posing serious threats to the integrity and reliability of facial recognition technologies. To combat these threats effectively, we propose the development of a robust filtering system leveraging state-of-the-art deep learning architectures. Our approach entails the meticulous design and implementation of advanced algorithms capable of discerning between genuine facial features and deceptive manipulations. Through the judicious utilization of deep learning models, we aim to fortify authentication systems against a diverse spectrum of potential attack vectors, ranging from simple spoofing techniques to sophisticated deep fake algorithms. By integrating cutting-edge methodologies in computer vision and artificial intelligence, we endeavor to enhance the resilience of facial biometric authentication systems to emerging threats.
Benzer Tezler
- Pem fuel cell electrodes: Nanofiber-based hybrid and CeO2 included electrodes for boosted performance
Pem yakıt hücresi electroları: Nanofiber bazlı hibrit ve CeO2 iceren yüksek performanslı electrolar
BILAL ISKANDARANI
Doktora
İngilizce
2022
EnerjiSabancı ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. SELMİYE ALKAN GÜRSEL
Dr. BEGÜM YARAR KAPLAN
- c-Si heteroeklem güneş hücrelerinde geçirgen iletken oksit katman olarak kullanılan indiyum kalay oksit ince filmlerinin üretimi ve karakterizasyonu
Fabrication and characterization of indium tin oxide thin films used as a transparent conductive oxide layer in c-Si heterojection solar cells
İLKER DURAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EnerjiNiğde Ömer Halisdemir ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE SEYHAN
- Uyum bağlamında grup performansının öncülleri
Antecedents of group performance in the context of congruence
EMİNE HACIKURA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İşletmeAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ IŞIK ÇİÇEK
- Spatial 3D local descriptors for object recognition in RGB-D images
RGB-D imgelerde nesne tanıma için üç boyutlu uzamsal yerel tanımlayıcılar
KAMİL BERKER LOĞOĞLU
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN TEMİZEL
YRD. DOÇ. DR. SİNAN KALKAN
- Avrupa Devletlerinin Ortadoğu politikası ile ABD'nin Büyük Ortadoğu Projesi
The European States? policies on Middle East and Greater Middle East Project of the USA
HÜSEYİN ERDÖNMEZ