Název:
Aplikace pro analýzu odolnosti algoritmů pro rozpoznávání podle obličeje vůči deepfake snímkům
Překlad názvu:
An Application for Analyzing the Resilience of Facial Recognition Algorithms against a Deepfake Image
Autoři:
Kučík, Adam ; Pleško, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce) Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok:
2024
Jazyk:
slo
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [slo][eng]
Práca sa zaoberá vytvorením aplikácie, ktorá bude schopná určiť či zadaný snímok je alebo nie je deepfake. Aplikácia je riešená pomocou konvolučnej neurónovej siete vgg-net. Súčasťou práce je vytvoriť siamskú neurónovú sieť a otestovať jej vhodnosť pri detekcií deepfake snímkov. V rámci práce je vytvorených niekoľko konfigurácii sietí vgg16 a vgg19. Ku každej konfigurácií sú uvedené tabuľky s úspešnosťami jednotlivých modelov voči nami vytvorených deepfake snímkov. Práca obsahuje aj sekciu jednotlivých voľne dostupných algoritmov a prácu s nimi. Celá aplikácia je implementovaná v jazyku Python a za použitia knižnice TensorFlow.
This thesis focuses on creating an application capable of determing whether a given image is deepfake or not. The application is created by using the convolutional neural network vgg-net. Part of the work is to create a Siamese neural network and test if it is suitable for detecting deepfake images. Several configurations of vgg16 and vgg19 networks are created within the thesis. Each configuration contain tables with the success rates of individual models agains our created deepfake dataset. The thesis also includes a section where we discuss deepfake algorithms that are open-source and describe the work with them. The entire application is implemented in Python using the TensorFlow library.
Klíčová slova:
Convolutional neural network; Deepface; Deepfake; Deepfake detecion; Face recognition; Neural network; Siamese neural network; Vgg net
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: https://hdl.handle.net/11012/246614