Original title: Aplikace pro analýzu odolnosti algoritmů pro rozpoznávání podle obličeje vůči deepfake snímkům
Translated title: An Application for Analyzing the Resilience of Facial Recognition Algorithms against a Deepfake Image
Authors: Kučík, Adam ; Pleško, Filip (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2024
Language: slo
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [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.
Keywords: Convolutional neural network; Deepface; Deepfake; Deepfake detecion; Face recognition; Neural network; Siamese neural network; Vgg net

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: https://hdl.handle.net/11012/246614

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-619486


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