Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Реферативна база даних (1) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>AT=Тимофеєв Виявлення фотопідробок, виконаних засобами$<.>) | |||
|
Загальна кількість знайдених документів : 1 |
|||
| 1. | 
Тимофеєв Є. В. Виявлення фотопідробок, виконаних засобами нейронних мереж [Електронний ресурс] / Є. В. Тимофеєв, В. В. Зоріло // Інформатика та математичні методи в моделюванні. - 2022. - Т. 12, № 1-2. - С. 53-64. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Itmm_2022_12_1-2_9 Глибоке навчання є ефективною та корисною технікою, яка широко застосовується в різних областях, включаючи комп'ютерний зір, машинний зір та обробку природної мови. Deepfake використовує технологію глибокого навчання, щоб маніпулювати зображеннями та відео людини, які люди не можуть відрізнити від реальних. Deepfake зазвичай створюють двома способами. Перший спосіб - за допомогою генеративної змагальної мережі, або GAN, яка використовує дві окремі нейронні мережі, які працюють разом, навчаючись вивчати характеристики реальних зображень, щоб вони могли створювати переконливі фотопідробки. Другий спосіб - за допомогою алгоритму штучного інтелекту, який має назву інкодер і працює шляхом запуску знімків облич двох людей через інкодер для знаходження схожості між цими знімками та запуску декодера, який отримує зображення обличчя та міняє їх місцями. Досягнення в області Deepfake однаково вражають і турбують. У чужих руках ця технологія може бути використана для поширення дезінформації та підриву суспільної довіри майже як науково-фантастичний тип крадіжки особистих даних, коли ви можете змусити будь-кого сказати що завгодно. У зв'язку з цим можна констатувати, що задача детектування Deepfake є дуже важливою та потребує застосування нових для цієї галузі досліджень, розробки нових алгоритмів детектування Deepfake та вдосконалення вже існуючих методів. Отже, метою цієї роботи є створення системи виявлення порушень цілісності медіа файлів, виконаних за технологією Deepfake. Виконано вибір нейронної мережі та її навчання на спеціально створеній базі, що дало можливість виявляти Deepfake як у цифрових зображеннях, так і в цифрових відеозаписах. | ||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ наукової організації електронних інформаційних ресурсів |
 Пам`ятка користувача |