Zeitschriftenartikel zum Thema „Deep-Fake detection“
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Doke, Yash. „Deep fake Detection Through Deep Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, Nr. 5 (31.05.2023): 861–66. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51630.
Der volle Inhalt der QuelleK, Mr Gopi. „Deep Fake Detection using Deep Learning“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 05 (06.05.2024): 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem33196.
Der volle Inhalt der QuelleD P, Gurukiran. „Deep Fake Detection System“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 04 (17.04.2024): 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem31014.
Der volle Inhalt der QuelleHarsh Vardhan, Naman Varshney, Manoj Kiran R, Pradeep R und Dr. Latha N.R. „Deep Fake Video Detection“. International Research Journal on Advanced Engineering Hub (IRJAEH) 2, Nr. 04 (17.04.2024): 830–35. http://dx.doi.org/10.47392/irjaeh.2024.0117.
Der volle Inhalt der QuelleProf. Dikshendra Sarpate, Abrar Mungi, Shreyash Borkar, Shravani Mane und Kawnain Shaikh. „A Deep Approach to Deep Fake Detection“. International Journal of Scientific Research in Science, Engineering and Technology 11, Nr. 2 (30.04.2024): 530–34. http://dx.doi.org/10.32628/ijsrset2411274.
Der volle Inhalt der QuelleA. Sathiya Priya und T. Manisha. „CNN and RNN using Deepfake detection“. International Journal of Science and Research Archive 11, Nr. 2 (30.03.2024): 613–18. http://dx.doi.org/10.30574/ijsra.2024.11.2.0460.
Der volle Inhalt der QuelleK. D.V.N.Vaishnavi, L. Hima Bindu, M. Sathvika, K. Udaya Lakshmi, M. Harini und N. Ashok. „Deep learning approaches for robust deep fake detection“. World Journal of Advanced Research and Reviews 21, Nr. 3 (30.03.2023): 2283–89. http://dx.doi.org/10.30574/wjarr.2024.21.3.0889.
Der volle Inhalt der QuelleHande, Rutuja, Sneha Goon, Aaditi Gondhali und Navin Singhaniya. „A Novel Method of Deepfake Detection“. ITM Web of Conferences 44 (2022): 03064. http://dx.doi.org/10.1051/itmconf/20224403064.
Der volle Inhalt der QuelleArunkumar, P. M., Yalamanchili Sangeetha, P. Vishnu Raja und S. N. Sangeetha. „Deep Learning for Forgery Face Detection Using Fuzzy Fisher Capsule Dual Graph“. Information Technology and Control 51, Nr. 3 (23.09.2022): 563–74. http://dx.doi.org/10.5755/j01.itc.51.3.31510.
Der volle Inhalt der QuelleST, Suganthi, Mohamed Uvaze Ahamed Ayoobkhan, Krishna Kumar V, Nebojsa Bacanin, Venkatachalam K, Hubálovský Štěpán und Trojovský Pavel. „Deep learning model for deep fake face recognition and detection“. PeerJ Computer Science 8 (22.02.2022): e881. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.881.
Der volle Inhalt der QuelleRai, Mr Yogesh. „Deepfake Detection System“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 5 (31.05.2024): 2116–22. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.62007.
Der volle Inhalt der QuelleS., Gayathri, Santhiya S., Nowneesh T., Sanjana Shuruthy K. und Sakthi S. „Deep fake detection using deep learning techniques“. Applied and Computational Engineering 2, Nr. 1 (22.03.2023): 1010–19. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/2/20220655.
Der volle Inhalt der QuelleJournal, IJSREM. „Deep Fake Face Detection Using Deep Learning Tech with LSTM“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 02 (08.02.2024): 1–10. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem28624.
Der volle Inhalt der QuelleJournal, IJSREM. „FAKE REVIEW DETECTION USING DEEP LEARNING“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 01 (04.01.2024): 1–11. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem27893.
Der volle Inhalt der QuelleSabah, Hanady. „Detection of Deep Fake in Face Images Using Deep Learning“. Wasit Journal of Computer and Mathematics Science 1, Nr. 4 (31.12.2022): 94–111. http://dx.doi.org/10.31185/wjcm.92.
Der volle Inhalt der QuelleBerrahal, Mohammed, Mohammed Boukabous, Mimoun Yandouzi, Mounir Grari und Idriss Idrissi. „Investigating the effectiveness of deep learning approaches for deep fake detection“. Bulletin of Electrical Engineering and Informatics 12, Nr. 6 (01.12.2023): 3853–60. http://dx.doi.org/10.11591/eei.v12i6.6221.
Der volle Inhalt der QuellePant, Shilpa, und Chhaya Gosavi. „Survey of Deep Fake Creation Technologies and Deep Fake Detection using LSTM“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 11, Nr. 11s (07.10.2023): 377–84. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v11i11s.8165.
Der volle Inhalt der QuelleSamkeerthana, Pasam. „Deepfake Face Detection Using Machine Learning with LSTM“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 04 (28.04.2024): 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem31975.
Der volle Inhalt der QuelleSindhu, Medarametla Durga. „Fake Currency Detection Using Deep Learning“. INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT 08, Nr. 04 (27.04.2024): 1–5. http://dx.doi.org/10.55041/ijsrem31943.
Der volle Inhalt der QuellePote, Asst Prof Rajashri. „Deep Fake Detecting System“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 12, Nr. 4 (30.04.2024): 1579–82. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2024.59748.
Der volle Inhalt der QuelleKhan, Nazakat Farooq, und Ankur Gupta. „Fake News Detection Using Deep Learning“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 9 (30.09.2022): 1353–60. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.46838.
Der volle Inhalt der QuelleTyshchenko, Vitalii. „ANALYSIS OF TRAINING METHODS AND NEURAL NETWORK TOOLS FOR FAKE NEWS DETECTION“. Cybersecurity: Education, Science, Technique 4, Nr. 20 (2023): 20–34. http://dx.doi.org/10.28925/2663-4023.2023.20.2034.
Der volle Inhalt der QuelleUrane, Kimaya, und Arati Deshpande. „Deep Learning Based Fake News Detection“. International Journal on Recent and Innovation Trends in Computing and Communication 10, Nr. 7 (31.07.2022): 94–99. http://dx.doi.org/10.17762/ijritcc.v10i7.5578.
Der volle Inhalt der QuellePandey, Mansi, Mayank Kumar, Dhananjay Singh, Anshuman Singh, Pavan Kumar Shukla und Vinod M. Kapse. „Fake News Detection Using Deep Learning“. NIET Journal of Engineering and Technology 10, Nr. 02S (2022): 18–23. http://dx.doi.org/10.62797/njet.vol.10.issue.02s.004.
Der volle Inhalt der QuelleBalasubramanian, Saravana Balaji, Jagadeesh Kannan R, Prabu P, Venkatachalam K und Pavel Trojovský. „Deep fake detection using cascaded deep sparse auto-encoder for effective feature selection“. PeerJ Computer Science 8 (13.07.2022): e1040. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1040.
Der volle Inhalt der QuelleNAGAGOPIRAJU, Dr V., Kancharla Ayyappa, Pallabothula Anshulalitha, Jillalamudi Srikanth und Kakumanu Tharun Teja. „A EFFCIET DEEP FAKE FACE DETECTION USING DEEP INCEPTION NET LEARNING ALGORITHM“. Turkish Journal of Computer and Mathematics Education (TURCOMAT) 15, Nr. 1 (04.03.2024): 138–41. http://dx.doi.org/10.61841/turcomat.v15i1.14555.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Kairui. „Deep Learning Techniques for Fake News Detection“. Highlights in Science, Engineering and Technology 16 (10.11.2022): 511–18. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v16i.2638.
Der volle Inhalt der QuelleMeenakshi A Thalor und Mayuri Garad. „Fake News Detection Using MultiChannel Deep Neural Networks“. International Journal of Integrated Science and Technology 1, Nr. 5 (22.11.2023): 585–94. http://dx.doi.org/10.59890/ijist.v1i5.684.
Der volle Inhalt der QuelleHsu, Chih-Chung, Yi-Xiu Zhuang und Chia-Yen Lee. „Deep Fake Image Detection Based on Pairwise Learning“. Applied Sciences 10, Nr. 1 (03.01.2020): 370. http://dx.doi.org/10.3390/app10010370.
Der volle Inhalt der QuelleFeng, Yuran. „Misreporting and Fake News Detection Techniques on the Social Media Platform“. Highlights in Science, Engineering and Technology 12 (26.08.2022): 142–52. http://dx.doi.org/10.54097/hset.v12i.1417.
Der volle Inhalt der QuelleAslam, Nida, Irfan Ullah Khan, Farah Salem Alotaibi, Lama Abdulaziz Aldaej und Asma Khaled Aldubaikil. „Fake Detect: A Deep Learning Ensemble Model for Fake News Detection“. Complexity 2021 (14.04.2021): 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2021/5557784.
Der volle Inhalt der QuelleLi, Jun, Wentao Jiang, Jianyi Zhang, Yanhua Shao und Wei Zhu. „Fake User Detection Based on Multi-Model Joint Representation“. Information 15, Nr. 5 (09.05.2024): 266. http://dx.doi.org/10.3390/info15050266.
Der volle Inhalt der QuelleShahar, Hadas, und Hagit Hel-Or. „Fake Video Detection Using Facial Color“. Color and Imaging Conference 2020, Nr. 28 (04.11.2020): 175–80. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2169-2629.2020.28.27.
Der volle Inhalt der QuelleHaqi Al-Tai, Mohammed, Bashar M. Nema und Ali Al-Sherbaz. „Deep Learning for Fake News Detection: Literature Review“. Al-Mustansiriyah Journal of Science 34, Nr. 2 (30.06.2023): 70–81. http://dx.doi.org/10.23851/mjs.v34i2.1292.
Der volle Inhalt der QuellePatil, Priyadarshini, Vipul Deshpande, Vishal Malge und Abhishek Bevinmanchi. „Fake Face Detection Using CNN“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 10, Nr. 9 (30.09.2022): 519–22. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2022.45829.
Der volle Inhalt der QuelleAli, Abdullah Marish, Fuad A. Ghaleb, Bander Ali Saleh Al-Rimy, Fawaz Jaber Alsolami und Asif Irshad Khan. „Deep Ensemble Fake News Detection Model Using Sequential Deep Learning Technique“. Sensors 22, Nr. 18 (15.09.2022): 6970. http://dx.doi.org/10.3390/s22186970.
Der volle Inhalt der QuelleAlkishri, Wasin, Dr Setyawan Widyarto und Dr Jabar H. Yousif. „Evaluating the Effectiveness of a Gan Fingerprint Removal Approach in Fooling Deepfake Face Detection“. Journal of Internet Services and Information Security 14, Nr. 1 (02.03.2024): 85–103. http://dx.doi.org/10.58346/jisis.2024.i1.006.
Der volle Inhalt der QuelleKale, Prachi. „Forensic Verification and Detection of Fake Video using Deep Fake Algorithm“. International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, Nr. VI (30.06.2021): 2789–94. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.35599.
Der volle Inhalt der QuelleLin, Yih-Kai, und Hao-Lun Sun. „Few-Shot Training GAN for Face Forgery Classification and Segmentation Based on the Fine-Tune Approach“. Electronics 12, Nr. 6 (16.03.2023): 1417. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061417.
Der volle Inhalt der QuelleM. Fouad, Khaled, Sahar F. Sabbeh und Walaa Medhat. „Arabic Fake News Detection Using Deep Learning“. Computers, Materials & Continua 71, Nr. 2 (2022): 3647–65. http://dx.doi.org/10.32604/cmc.2022.021449.
Der volle Inhalt der QuelleDcruz, Juliet, Mariya Eldhose, Mariya Jose und Bonia Jose. „FAKE INDIAN CURRENCY DETECTION USING DEEP LEARNING“. International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 5, Nr. 1 (31.05.2020): 720–24. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2020.v05i01.127.
Der volle Inhalt der QuelleWang, Rong. „Fake News Detection based on Deep Learning“. Frontiers in Computing and Intelligent Systems 4, Nr. 1 (06.06.2023): 105–8. http://dx.doi.org/10.54097/fcis.v4i1.9479.
Der volle Inhalt der QuelleSaeed, Ramsha, Hammad Afzal, Haider Abbas und Maheen Fatima. „Enriching Conventional Ensemble Learner with Deep Contextual Semantics to Detect Fake News in Urdu“. ACM Transactions on Asian and Low-Resource Language Information Processing 21, Nr. 1 (31.01.2022): 1–19. http://dx.doi.org/10.1145/3461614.
Der volle Inhalt der QuelleHuang, Qiaoyi. „Detecting fake news with deep neural networks“. Applied and Computational Engineering 5, Nr. 1 (14.06.2023): 457–63. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/5/20230619.
Der volle Inhalt der QuelleFang, Baozhi, und Haotian Zhou. „Fake news text detection based on convolutional neural network“. Applied and Computational Engineering 41, Nr. 1 (22.02.2024): 202–9. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/41/20230744.
Der volle Inhalt der QuelleBerrondo-Otermin, Maialen, und Antonio Sarasa-Cabezuelo. „Application of Artificial Intelligence Techniques to Detect Fake News: A Review“. Electronics 12, Nr. 24 (18.12.2023): 5041. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12245041.
Der volle Inhalt der QuelleRamya, S. P., und R. Eswari. „Attention-Based Deep Learning Models for Detection of Fake News in Social Networks“. International Journal of Cognitive Informatics and Natural Intelligence 15, Nr. 4 (Oktober 2021): 1–25. http://dx.doi.org/10.4018/ijcini.295809.
Der volle Inhalt der QuelleGhimire, Niroj, und Surendra Shrestha. „Fake News Stance Detection using Deep Neural Network“. Journal of Lumbini Engineering College 4, Nr. 1 (07.12.2022): 49–53. http://dx.doi.org/10.3126/lecj.v4i1.49366.
Der volle Inhalt der QuelleDeng, Liwei, Hongfei Suo und Dongjie Li. „Deepfake Video Detection Based on EfficientNet-V2 Network“. Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (15.04.2022): 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3441549.
Der volle Inhalt der QuelleAlyoubi, Shatha, Manal Kalkatawi und Felwa Abukhodair. „The Detection of Fake News in Arabic Tweets Using Deep Learning“. Applied Sciences 13, Nr. 14 (14.07.2023): 8209. http://dx.doi.org/10.3390/app13148209.
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