Aplikace pro analýzu odolnosti algoritmů pro rozpoznávání podle obličeje vůči deepfake snímkům
Loading...
Date
Authors
Kučík, Adam
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
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.
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.
Description
Citation
KUČÍK, A. Aplikace pro analýzu odolnosti algoritmů pro rozpoznávání podle obličeje vůči deepfake snímkům [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2024.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
sk
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda)
Mgr. Kamil Malinka, Ph.D. (člen)
Ing. Miloš Musil, Ph.D. (člen)
Ing. Jiří Hynek, Ph.D. (člen)
Ing. David Bařina, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-06-10
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Oponent hodnotil práci stupněm 4F, protože nesplnil zcela některé body zadání. Student nedokázal vyvrátit výtky oponenta. Komise shledala nedostatky práce natolik závažné, že se práci rozhodla hodnotit jako nevyhovující.
Result of defence
práce nebyla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení