Приказ основних података о дисертацији
Detektovanje manipulacije u video snimcima stvorenih „deepfake“ tehnikom sistemom učenja prostorno vremenskih karakteristika
dc.contributor.advisor | Šarac, Marko | |
dc.contributor.other | Spalević, Petar | |
dc.contributor.other | Bačanin-Džakula, Nebojša | |
dc.creator | Marković, Dušan | |
dc.date.accessioned | 2022-10-22T11:37:05Z | |
dc.date.available | 2022-10-22T11:37:05Z | |
dc.date.issued | 2022-09-05 | |
dc.identifier.uri | https://singipedia.singidunum.ac.rs/izdanje/44250-detektovanje-manipulacije-u-video-snimcima-stvorenih-deepfake-tehnikom-sistemom-ucenja-prostorno-vremenskih-karakteristika | sr |
dc.identifier.uri | https://nardus.mpn.gov.rs/handle/123456789/20763 | |
dc.description.abstract | U ovoj disertaciji analizirali smo i radili komparaciju metoda za preciznije i tačnije detektovanje manipulisanih video materijala uz pomoć Deepfake tehnike. Istraživanje je započeto analizom prethodnih modela predviđenih za detekciju manipulacije video materijala kroz Deepfake tehniku. Analizirani su prethodno obučeni modli i njihovi parametri. Analizirani prethodno obučeni modeli su XceptionNet, EfficientNetB i EfficientNetV. Parametri ovih modela koji su menjani u procesu preobučavanja su konfiguracija mreže SingleDLCNN, broj fold-ova kao i vrednost za Hold-out tehniku. Korišćen je DataSet sa preko 6000 datoteka od kojih je većina datoteka korišćena za treniranje neuronske mreže a ostale datoteke su korišćene za testiranje i validaciju. Za izdvajanje najboljih rezultata korišćen je CV (Cross-Validation), a tačnost istih je uvećana tehnikom težinskog usrednjavanja tj. optimizacijom težine. Prikazani su rezultati za sva tri obučena modela, a najbolji rezultat je ostvaren uz pomoć EfficientNetbB4. 96.8% (FAR = 5.97%). Smatramo da je postignutim rezultatom dokazan kvalitet metode učenja. Za budući rad planiramo unapređenje modela i eventualnu komercijalizaciju. | sr |
dc.language.iso | sr | sr |
dc.publisher | Универзитет Сингидунум, Студије при универзитету | sr |
dc.rights | openAccess | en |
dc.source | Универзитет Сингидунум | en |
dc.subject.classification | Računarske nauke | sr |
dc.title | Detektovanje manipulacije u video snimcima stvorenih „deepfake“ tehnikom sistemom učenja prostorno vremenskih karakteristika | sr |
dc.type | doctoralThesis | en |
dc.rights.license | ARR | sr |
dc.identifier.fulltext | http://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/146591/bitstream_146591.pdf | |
dc.identifier.fulltext | http://nardus.mpn.gov.rs/bitstream/id/146590/bitstream_146590.pdf | |
dc.identifier.rcub | https://hdl.handle.net/21.15107/rcub_nardus_20763 |