Original title: Detekce podvrhu obličeje v digitálních snímcích
Translated title: Fake Face Detection in the Digital Images
Authors: Lapšanský, Tomáš ; Goldmann, Tomáš (referee) ; Orság, Filip (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2023
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
V posledných rokoch môžeme pozorovať nárast a rýchly rozvoj neurónových sietí a umelej inteligencie v informačných technológiách, medzi ktoré patria aj deepfake fotografie a videá. Generatívne adverzné neurónové siete (GAN) sú toho jasným príkladom. V súčasnosti dokážu dosiahnuť výsledky, ktoré bežný človek nedokáže rozoznať od reality. Keďže tieto siete sa preto dajú zneužiť na rôzne účely, je potrebné vedieť rozlíšiť, čo je vygenerované a čo je skutočné. Táto práca skúma súčasné najmodernejšie riešenia neurónových sietí, ktoré môžu slúžiť ako vhodné modely na detekciu deepfake. Skúmame jednotlivé architektúry, ktoré sú vhodné ako základný model na detekciu, zaoberáme sa možnými vylepšeniami tohto modelu a vyvíjame niekoľko nových architektúr. Tie potom skúmame a vyhodnocujeme ich výsledky. V závere uvádzame diskusiu o výsledkoch a otvárame ďalšie otázky týkajúce sa tejto zložitej problematiky. In recent years, we can observe the rise and rapid development of neural networks and artificial intelligence in information technology, which include deepfake photos and videos. Generative adversarial neural networks (GANs) are a clear example of this. Nowadays, they can achieve virtually impossible results for the average person to distinguish from reality. Since these networks can therefore be misused for various purposes, it is necessary to be able to distinguish between what is generated and what is real. This thesis explores current state-of-the-art neural network solutions that can serve as suitable models for deepfake detection. We investigate individual architectures that are suitable as a baseline model for detection, address possible improvements to this model, and develop several new architectures. We then investigate these and evaluate their results. In conclusion, we have a discussion of the results and open further questions on this complex issue.
Keywords: deepfake; detekcia deepfake; detekcia v obraze; neuronove siete; deepfake; deepfake detection; image detection; neural networks

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/211961

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-530226


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses