Details

Title Обнаружение имперсонации при распознавании лиц в видеопотоке: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 10.03.01 «Информационная безопасность» ; образовательная программа 10.03.01_03 «Безопасность компьютерных систем»
Creators Макашов Андрей Вячеславович
Scientific adviser Платонов Владимир Владимирович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт кибербезопасности и защиты информации
Imprint Санкт-Петербург, 2022
Collection Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция
Subjects нейронные сети ; обнаружение имперсонации ; генерация лиц ; распознавание лиц ; neural networks ; deepfake detection ; generation of human faces ; face detection
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 10.03.01
Speciality group (FGOS) 100000 - Информационная безопасность
DOI 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr22-1299
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение)
Record key ru\spstu\vkr\16697
Record create date 7/27/2022

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Тема выпускной квалификационной работы: «Обнаружение имперсонации при распознавании лиц в видеопотоке». Целью работы является обнаружение имперсонации при распознавании лиц в видеопотоке. Предметом исследования являются современные методы классификации изображений и детектирования лиц на изображении. Задачи, решаемые в ходе исследования: Анализ современных исследований в области обнаружения имперсонации в видеопотоке. Анализ, выбор и реализация метода обнаружения имперсонации при распознавании лиц в видеопотоке. Оценка точности программного прототипа системы обнаружения. В ходе работы были исследованы структура выбранного набора данных и архитектура нейронной сети. Были проанализированы современные исследования в области классификации изображений. В результате выполнения работы было разработано программное средство обнаружения имперсонации в видеопотоке при распознавании лиц, была продемонстрирована эффективность средства. Был сделан вывод, что задача обнаружения имперсонации в видеопотоке не идеально решается с помощью средств классификации изображений. Полученные результаты могут быть использованы в качестве основы для проектирования систем обнаружения имперсонации в видеопотоке при распознавании лиц.

The topic of the graduate qualification work is «Deepfake detection in a video stream».The purpose of the study is development of a program for deepfake detection in a video stream. The subject of the study is modern methods of image classification and face detection in the image. The research set the following goals:Analysis of modern research in the field of deepfake detection.Development of a method for deepfake detection in a video stream.Evaluation of the accuracy of the created tool.During the work the structure of the selected data set and the architecture of the neural network were studied. Modern studies in the field of image classification was analyzed.The work resulted in development of a software tool for deepfake detecting in the video stream, the effectiveness of the tool was demonstrated. It was concluded that the task of deepfake detecting in a video stream is not ideally solved using image classification tools.The results could be used as a base for deepfake detection systems designing.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 50 
Last 30 days: 3

Detailed usage statistics