Geri Dön

Attention-boosted CNNs for improved facial deepfake detection

Dikkat-destekli CNN'ler ile yüz tanimada geliştirilmiş derin sahtecilik tespiti

  1. Tez No: 899389
  2. Yazar: ALPEREN ENES BAYAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN TOPAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Electrical and Electronics Engineering, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Devreler ve Sistemler Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques

    Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması

    RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  2. Multi-approached histopathology images classification

    Çoklu yaklaşimli histopatoloji görüntülerinin siniflandirilmasi

    ALI HUSSEIN ABDULWAHHAB ABDULWAHHAB

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ BAYAT

  3. Identification of genetic mutations in brain tumors using perfusion-weighted mri and deep learning

    Perfüzyon ağırlıklı MR ve derin öğrenme kullanarak beyin tümörlerindeki genetik mutasyonların tanımlanması

    BUSE BUZ YALUĞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    BiyoteknolojiBoğaziçi Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESİN ÖZTÜRK IŞIK

  4. 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

    Türkçe

    2024

    Fizik ve Fizik MühendisliğiNiğde Ömer Halisdemir Üniversitesi

    Enerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE SEYHAN

  5. Uyum bağlamında grup performansının öncülleri

    Antecedents of group performance in the context of congruence

    EMİNE HACIKURA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İşletmeAlanya Alaaddin Keykubat Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ IŞIK ÇİÇEK