Dieses Dokuwiki verwendet ein von Anymorphic Webdesign erstelltes Thema.

Razlike

Slijede razlike između dviju inačica stranice.

Poveznica na ovu usporedbu

Starije izmjene na obje strane Starija izmjena
Novija izmjena 		Starija izmjena
racfor_wiki:seminari:tehnike_detekcije_deep_fake_videa [2023/01/12 18:32]
ss49505 [Uvod] 		racfor_wiki:seminari:tehnike_detekcije_deep_fake_videa [2024/12/05 12:24] (trenutno)
Redak 31: Redak 31:
  
 ===== O metodama detekcije ===== ===== O metodama detekcije =====
-Deep fake videi kreirani su pomoću umjetne inteligencije, a također njihova detekcija se također zasniva na umjetnoj inteligenciji. Točnije različitim algoritmima koji pomoću poznatog seta podataka na različite načine nauče prepoznati deep fake video. Sve metode se zasnivaju na pronalasku nesavršenosti, tj. grešaka u deep fake videima kao što su nedostatak treptanja, nedostatak odsjaja u očima, oblik usta tijekom govora i sl. U nastavku ćemo objasniti par metoda.+Deep fake videi kreirani su pomoću umjetne inteligencije, a njihova detekcija se također zasniva na umjetnoj inteligenciji. Točnije različitim algoritmima koji pomoću poznatog seta podataka na različite načine nauče prepoznati deep fake video. Sve metode se zasnivaju na pronalasku nesavršenosti, tj. grešaka u deep fake videima kao što su nedostatak treptanja, nedostatak odsjaja u očima, oblik usta tijekom govora i sl. U nastavku ćemo objasniti par metoda.
  
  
-Budući da se trenutne metode uglavnom temeljene na dubokom učenju one uvelike ovise o količini podataka, te o izgradnji skupova podataka visoke kvalitete. Kako se deepfake algoritmi razvijaju, novi skupovi podataka biti će potrebni za razvoj naprednih algoritama za suprotstavljanje novim metodama manipulacije.+Budući da se trenutne metode uglavnom temeljene na dubokom učenju one uvelike ovise o količini podataka, te o izgradnji skupova podataka visoke kvalitete. Kako se deepfake algoritmi razvijaju, novi skupovi podataka bit će potrebni za razvoj naprednih algoritama za suprotstavljanje novim metodama manipulacije.
  
  
Redak 48: Redak 48:
 ===== Metode zasnovane na vremenskoj konzistenciji===== ===== Metode zasnovane na vremenskoj konzistenciji=====
  
-Ova metoda se provodi u dvije faze. Prva faza uključuje korištenje CNN-a (convolutional neural network) za izdvajanje lica iz svakog okvira videa. Lice se izreže te se poravna/centrira jer to pomaže za prepoznavanje u slijedećem koraku. +Ova metoda se provodi u dvije faze. Prva faza uključuje korištenje CNN-a (convolutional neural network) za izdvajanje lica iz svakog okvira videa. Lice se izreže te se poravna/centrira jer to pomaže za prepoznavanje u sljedećem koraku. 
  
-Naime radi zamjene lica može doći do narušavanja sličnosti okvira a to je točno ono što i tražimo i zato  slijedi druga faza u kojoj CNN sa LSTM(Long short-term memory) pokušava otkriti vremenske nepravilnosti proizvedene tijekom postupka zamjene lica. Ako su uočene nepravilnosti video se označuje kao fake.+Naime radi zamjene lica može doći do narušavanja sličnosti okvira a to je točno ono što i tražimo i zato  slijedi druga faza u kojoj CNN sa LSTM(Long short-term memory) pokušava otkriti vremenske nepravilnosti proizvedene tijekom postupka zamjene lica uspoređujući izrezano lice sa svojim skupom podataka. Ako su uočene nepravilnosti video se označuje kao fake.
  
 {{:racfor_wiki:seminari:pic3.png?650|}} {{:racfor_wiki:seminari:pic3.png?650|}}
  
  
-U članku [3] je provedena studija koja je koristeči skup podataka od 600 videozapisa, od kojih je polovica prikupljena s raznih web stranica za video hosting, dok je ostalih 300 +U članku [3] je provedena studija koja je koristeći skup podataka od 600 videozapisa, od kojih je polovica prikupljena s raznih web stranica za video hosting, dok je ostalih 300 
-slučajni odabiri iz skupa podataka HOHA. Rezultati su pokazali da se ovim pristupom može postiče točnost od čak 97,1% otkrivanja fake videa.+slučajni odabiri iz skupa podataka HOHA. Rezultati su pokazali da se ovim pristupom postiže točnost od čak 97,1% otkrivanja fake videa.
  
 ===== Metode zasnovane na treptanju===== ===== Metode zasnovane na treptanju=====
-Treptanje je poznato kao temeljna biološka funkcija koju je iznimno teško oponašati u deepfake video zapisima. S prosječnom stopom od 4,5 treptaja u sekundi i trajanjem treptaja  od 0,1 do 0,4 sekunde, većina skupova podataka za obuku videozapisa koji se koriste za detekciju deep fakea ima mali broj lica sa zatvorenim očima. Stoga nedostatak treptanja očima može biti obećavajući pokazatelj deepfake videa.U članku [4] proučeno je  korištenjem dugotrajne rekurentne konvolucijske mreže (LCRN) za integraciju vremenskog odnosa između video okvira od trenutka kada se oko otvori do trenutka kada se zatvori. Njihova predobrada uključivala je lociranje orijentacije lica pomoću detektora lica i uklanjanje pozadine oko očiju, prvi korak je sličan kao i kod prethodne metode.+Treptanje je poznato kao temeljna biološka funkcija koju je iznimno teško oponašati u deepfake video zapisima. S prosječnom stopom od 4,5 treptaja u sekundi i trajanjem treptaja  od 0,1 do 0,4 sekunde, većina skupova podataka za obuku videozapisa koji se koriste za detekciju deep fakea ima mali broj lica sa zatvorenim očima. Stoga nedostatak treptanja očima može biti obećavajući pokazatelj deepfake videa. U članku [4] proučeno je  korištenjem dugotrajne rekurentne konvolucijske mreže (LCRN) za integraciju vremenskog odnosa između video okvira od trenutka kada se oko otvori do trenutka kada se zatvori. Njihova predobrada uključivala je lociranje orijentacije lica pomoću detektora lica i uklanjanje pozadine oko očiju, prvi korak je sličan kao i kod prethodne metode.
  
 {{:racfor_wiki:seminari:pic5.png?400| }} {{:racfor_wiki:seminari:pic5.png?400| }}
Redak 84: Redak 84:
 Deep fake videi postaju sve veći problem jer se ljudskim okom teško prepozna razlika između stvarnog i fake videa te time videi gube na vjerodostojnosti jer ne znamo da li su stvarni ili ne. Deep fake videi postaju sve veći problem jer se ljudskim okom teško prepozna razlika između stvarnog i fake videa te time videi gube na vjerodostojnosti jer ne znamo da li su stvarni ili ne.
  
-Razvitkom tehnologije poboljšava se izrada deep fake videa, te se taj razvoj mora pratiti  i novim tehnologijama koje će uspijevati stati na kraj deep fakeu. Kreativnosti u vezi deep fakea nema kraja te se detekciji treba pokušati pristupiti na sve moguće naćine.+Razvitkom tehnologije poboljšava se izrada deep fake videa, te se taj razvoj mora pratiti  i novim tehnologijama koje će uspijevati stati na kraj deep fakeu. Kreativnosti u vezi deep fakea nema kraja te se detekciji treba pokušati pristupiti na sve moguće načine. Veliki naglasak kod detekciju je potreba za velikim i kvalitetnim skupom podataka.
 ===== Literatura ===== ===== Literatura =====
  
Redak 93: Redak 93:
 for Face Manipulation Detection in Videos]] for Face Manipulation Detection in Videos]]
  
-[3] [[https://www.mdpi.com/1424-8220/22/4556/pdf|Hina Fatima Shahzad,Furqan Rustam,Emmanuel Soriano Flores,Juan Luís Vidal Mazón,Isabel de la Torre Diez , and Imran Ashraf:A Review of Image Processing Techniques for Deepfakes]]+[3] [[https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/35746333/|Hina Fatima Shahzad,Furqan Rustam,Emmanuel Soriano Flores,Juan Luís Vidal Mazón,Isabel de la Torre Diez , and Imran Ashraf:A Review of Image Processing Techniques for Deepfakes]]
  
 [4][[https://www.arxiv-vanity.com/papers/2007.08517/#:~:text=2.3%20Eye%20Blinking&text=With%20an%20average%20rate%20of,indicator%20of%20a%20deepfake%20video.|Armaan Pishori [4][[https://www.arxiv-vanity.com/papers/2007.08517/#:~:text=2.3%20Eye%20Blinking&text=With%20an%20average%20rate%20of,indicator%20of%20a%20deepfake%20video.|Armaan Pishori
racfor_wiki/seminari/tehnike_detekcije_deep_fake_videa.1673548342.txt.gz · Zadnja izmjena: 2024/12/05 12:23 (vanjsko uređivanje)
Dieses Dokuwiki verwendet ein von Anymorphic Webdesign erstelltes Thema.
CC Attribution-Share Alike 4.0 International
www.chimeric.de Valid CSS Driven by DokuWiki do yourself a favour and use a real browser - get firefox!! Recent changes RSS feed Valid XHTML 1.0