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 primárne zaoberá analýzou algoritmov pre rozpoznanie tváre voči deepfake snímkom. Časť riešenia práce je založená na konvolučných neurónových sieťach, ktoré sú schopné určiť, či zadaný snímok je alebo nie je deepfake. Práca skúma siamskú neurónovú sieť a jej vhodnosť pre detekciu deepfake. Jej výsledky porovnávame s modernými algoritmami pre rozpoznanie tváre ako napríklad ArcFace, DeepFace, MagFace a FaceNet. Na základe výsledkov z týchto algoritmov pre rozpoznanie tváre vyhodnocujeme dôveryhodnosť vstupných snímkov voči deepfake technológii. Taktiež porovnávame rôzne konfigurácie neurónových sietí. Zaoberáme sa aj rôznymi programami pre tvorbu deepfake snímkov ako napríklad FaceFusion alebo SimSwap. Programová časť práce je implementovaná v jazyku Python.
This thesis primarily focuses on the analysis of algorithms for facial recognition against deepfake images. Part of the solution is based on convolutional neural networks, which are capable of determining whether a given image is a deepfake or not. The thesis examines the Siamese neural network and its suitability for deepfake detection. Its results are compared with state-of-the-art facial recognition algorithms such as ArcFace, DeepFace, MagFace, and FaceNet. Based on the results of these face recognition algorithms, we evaluate the credibility of the input images against deepfake technology. Different configurations of neural networks are also compared. Additionally, we explore different programs for creating deepfake images, such as FaceFusion and SimSwap. The programming part of the thesis is implemented in Python.
This thesis primarily focuses on the analysis of algorithms for facial recognition against deepfake images. Part of the solution is based on convolutional neural networks, which are capable of determining whether a given image is a deepfake or not. The thesis examines the Siamese neural network and its suitability for deepfake detection. Its results are compared with state-of-the-art facial recognition algorithms such as ArcFace, DeepFace, MagFace, and FaceNet. Based on the results of these face recognition algorithms, we evaluate the credibility of the input images against deepfake technology. Different configurations of neural networks are also compared. Additionally, we explore different programs for creating deepfake images, such as FaceFusion and SimSwap. The programming part of the thesis is implemented in Python.
Description
Keywords
Deepfake, Neurónové siete, Konvolučné neurónové siete, Algoritmy rozpoznanie tváre, Deepfake detekcia, Vgg sieť, Siamská neurónová sieť, DeepFace, ArcFace, FaceNet, MagFace, Deepfake, Neural network, Convolutional neural network, Face recognition algorithms, Deepfake detecion, Vgg net, Siamese neural network, DeepFace, ArcFace, FaceNet, MagFace
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
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda)
prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (člen)
Ing. Tomáš Milet, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2024-08-22
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení