Quantum transfer öğrenmesi ve sınıf dikkat mimarisi ile deepfake tespiti
Deepfake detection with quantum transfer learning and class attention architecture
- Tez No: 913318
- Danışmanlar: PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE, DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNCEL SARIMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Günümüzde yaygınlaşan internet kullanımı, dijital içeriklerin üretimindeki artışla birlikte bilgi güvenliği ve manipülasyon konularında büyük sorunları da beraberinde getirmiştir. Deepfake tespiti, yapay olarak üretilen videolardaki sahte unsurları belirlemek için çeşitli derin öğrenme ve yapay zeka tekniklerinin kullanıldığı bir süreçtir. Bu tez çalışmasında, sahte video tespiti için Quantum Transfer Öğrenme (QTL) ve Vision Transformer (ViT) mimarilerinin kombinasyonu kullanılarak yenilikçi bir model geliştirilmiştir. Çalışmada, DFDC (Deepfake Detection Challenge) veri seti üzerinde eğitim gerçekleştirilmiş ve QTL ile ViT teknolojileri birleştirilerek uzamsal ve zamansal tutarsızlıkları algılayabilen bir sistem oluşturulmuştur. Veri seti üzerinde literatürdeki ön işleme çalışmalarına ek olarak, derin öğrenme modellerinin gereksinimlerine uygun özgün bir veri işleme yöntemi geliştirilmiştir. QTL'nin quantum hesaplama avantajları ve ViT'nin görsel verilerdeki küresel özellik çıkarma yetenekleri birleştirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, önerilen yöntemin %90 doğruluk oranı ve 0.94 ROC AUC ile deepfake tespitinde dikkate değer bir başarı elde ettiğini göstermiştir. Modelin başarısı, DFDC veri setinde elde edilen diğer çalışmalarla kıyaslanmış ve kaynak verimliliği açısından öne çıkan bir çözüm sunduğu tespit edilmiştir. Elde edilen bulgular, önerilen QTL-ViT tabanlı sistemin deepfake tespiti için güçlü bir temel sunduğunu ve literatüre önemli bir katkı sağladığını ortaya koymuştur. Gelecek çalışmalar için modelin gerçek quantum cihazlarında test edilmesi ve daha büyük veri setleri üzerinde uygulanması önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Today's widespread use of the internet, along with the increase in the production of digital content, has brought with it major issues of information security and manipulation. Deepfake detection is a process where various deep learning and artificial intelligence techniques are used to identify fake elements in artificially generated videos. In this thesis, an innovative model for fake video detection is developed using a combination of Quantum Transfer Learning (QTL) and Vision Transformer (ViT) architectures. In the study, training was performed on the DFDC (Deepfake Detection Challenge) dataset and a system that can detect spatial and temporal inconsistencies was created by combining QTL and ViT technologies. In addition to the existing preprocessing studies in the literature on the dataset, a unique data processing method suitable for the requirements of deep learning models has been developed. The quantum computing advantages of QTL and the global feature extraction capabilities of ViT in visual data are combined. The results show that the proposed method achieves remarkable success in deepfake detection with an accuracy of 90% and an ROC AUC of 0.94. The success of the model is compared with other studies on the DFDC dataset and it is found that it offers a prominent solution in terms of resource efficiency. The findings reveal that the proposed QTL-ViT-based system provides a strong foundation for deepfake detection and makes a significant contribution to the literature. For future work, it is recommended to test the model on real quantum devices and apply it on larger datasets.
Benzer Tezler
- 6. sınıf sosyal bilgiler dersinin kuantum öğrenme modeline göre işlenmesine yönelik bir karma yöntem araştırması
In the 6th grade's social studies course, the research of mixed way according to quantum learning model
AHMET FENAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimAnadolu ÜniversitesiTürkçe ve Sosyal Bilimler Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUBA ÇENGELCİ KÖSE
- Fen bilgisi öğretmen adaylarının kuantum fiziği temel kavramlarını anlama düzeylerine 7E öğretim modelinin etkisi
The effect of the 7E teaching model on science teacher candidates understanding of basic concepts in quantum physics
MERYEM GÖRECEK
Doktora
Türkçe
2013
Eğitim ve ÖğretimBalıkesir ÜniversitesiOrtaöğretim Fen ve Matematik Alanları Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN KÜÇÜKÖZER
- Hibrit kuantum-klasik makine öğrenmesi ile KOVID-19 tespiti
COVID-19 detection with hybrid quantum-classic machine learning
ERDİ ACAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İHSAN YILMAZ
- Öğrenen organizasyonlar profili
Başlık çevirisi yok
CENK ALTUN
Yüksek Lisans
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiYöneylem Araştırması Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEÇKİN POLAT
- Computational design and analysis of nanostructured materials for neuromorphic engineering
Neuromorfik mühendislik için nano yapılı malzemelerin hesaplamalı tasarımı ve analizi
AYKUT TURFANDA
Doktora
İngilizce
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiNanobilim ve Nanomühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ ÜNLÜ