Littérature scientifique sur le sujet « DETECTING DEEPFAKES »
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Articles de revues sur le sujet "DETECTING DEEPFAKES"
Mai, Kimberly T., Sergi Bray, Toby Davies et Lewis D. Griffin. « Warning : Humans cannot reliably detect speech deepfakes ». PLOS ONE 18, no 8 (2 août 2023) : e0285333. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0285333.
Texte intégralDobber, Tom, Nadia Metoui, Damian Trilling, Natali Helberger et Claes de Vreese. « Do (Microtargeted) Deepfakes Have Real Effects on Political Attitudes ? » International Journal of Press/Politics 26, no 1 (25 juillet 2020) : 69–91. http://dx.doi.org/10.1177/1940161220944364.
Texte intégralVinogradova, Ekaterina. « The malicious use of political deepfakes and attempts to neutralize them in Latin America ». Latinskaia Amerika, no 5 (2023) : 35. http://dx.doi.org/10.31857/s0044748x0025404-3.
Texte intégralSingh, Preeti, Khyati Chaudhary, Gopal Chaudhary, Manju Khari et Bharat Rawal. « A Machine Learning Approach to Detecting Deepfake Videos : An Investigation of Feature Extraction Techniques ». Journal of Cybersecurity and Information Management 9, no 2 (2022) : 42–50. http://dx.doi.org/10.54216/jcim.090204.
Texte intégralDas, Rashmiranjan, Gaurav Negi et Alan F. Smeaton. « Detecting Deepfake Videos Using Euler Video Magnification ». Electronic Imaging 2021, no 4 (18 janvier 2021) : 272–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2021.4.mwsf-272.
Texte intégralRaza, Ali, Kashif Munir et Mubarak Almutairi. « A Novel Deep Learning Approach for Deepfake Image Detection ». Applied Sciences 12, no 19 (29 septembre 2022) : 9820. http://dx.doi.org/10.3390/app12199820.
Texte intégralJameel, Wildan J., Suhad M. Kadhem et Ayad R. Abbas. « Detecting Deepfakes with Deep Learning and Gabor Filters ». ARO-THE SCIENTIFIC JOURNAL OF KOYA UNIVERSITY 10, no 1 (18 mars 2022) : 18–22. http://dx.doi.org/10.14500/aro.10917.
Texte intégralGiudice, Oliver, Luca Guarnera et Sebastiano Battiato. « Fighting Deepfakes by Detecting GAN DCT Anomalies ». Journal of Imaging 7, no 8 (30 juillet 2021) : 128. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7080128.
Texte intégralLim, Suk-Young, Dong-Kyu Chae et Sang-Chul Lee. « Detecting Deepfake Voice Using Explainable Deep Learning Techniques ». Applied Sciences 12, no 8 (13 avril 2022) : 3926. http://dx.doi.org/10.3390/app12083926.
Texte intégralGadgilwar, Jitesh, Kunal Rahangdale, Om Jaiswal, Parag Asare, Pratik Adekar et Prof Leela Bitla. « Exploring Deepfakes - Creation Techniques, Detection Strategies, and Emerging Challenges : A Survey ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 3 (31 mars 2023) : 1491–95. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.49681.
Texte intégralThèses sur le sujet "DETECTING DEEPFAKES"
Hasanaj, Enis, Albert Aveler et William Söder. « Cooperative edge deepfake detection ». Thesis, Jönköping University, JTH, Avdelningen för datateknik och informatik, 2021. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:hj:diva-53790.
Texte intégralGardner, Angelica. « Stronger Together ? An Ensemble of CNNs for Deepfakes Detection ». Thesis, Linnéuniversitetet, Institutionen för datavetenskap och medieteknik (DM), 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:lnu:diva-97643.
Texte intégralEmir, Alkazhami. « Facial Identity Embeddings for Deepfake Detection in Videos ». Thesis, Linköpings universitet, Datorseende, 2020. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:liu:diva-170587.
Texte intégralGUARNERA, LUCA. « Discovering Fingerprints for Deepfake Detection and Multimedia-Enhanced Forensic Investigations ». Doctoral thesis, Università degli studi di Catania, 2021. http://hdl.handle.net/20.500.11769/539620.
Texte intégralSONI, ANKIT. « DETECTING DEEPFAKES USING HYBRID CNN-RNN MODEL ». Thesis, 2022. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19168.
Texte intégralRASOOL, AALE. « DETECTING DEEPFAKES WITH MULTI-MODEL NEURAL NETWORKS : A TRANSFER LEARNING APPROACH ». Thesis, 2023. http://dspace.dtu.ac.in:8080/jspui/handle/repository/19993.
Texte intégralChang, Ching-Tang, et 張景棠. « Detecting Deepfake Videos with CNN and Image Partitioning ». Thesis, 2019. http://ndltd.ncl.edu.tw/cgi-bin/gs32/gsweb.cgi/login?o=dnclcdr&s=id=%22107NCHU5394052%22.&searchmode=basic.
Texte intégral國立中興大學
資訊科學與工程學系所
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The AIgenerated images are gradually similar to the pictures taken. When the generated images are used in inappropriate cases, it will cause damage to people’s rights and benefits. These doubtful images will cause illegal problems. The issue of detecting digital forgery has existed for many years. However, the fake images generated by the development of science and technology are more difficult to distinguish. Therefore, this thesis based on deep learning technology to detect the controversial face manipulation images. We proposed to segment the image block by block method and use CNN to train the features of each block separately. Finally, each feature is voted in an ensemble model to detect forgery images. Accurately, we recognize Faceswap, DeepFakes, and Face2Face with the dataset provided by FaceForensics++. Nowadays, classifiers require not only high accuracy but also the robustness of different datasets. Therefore, we train some data to test whether it is robust in other data. We collected digital forgeries generated by different methods on the videosharing platform to test the generalization of our model in detecting these forgeries.
Livres sur le sujet "DETECTING DEEPFAKES"
Gaur, Loveleen. Deepfakes : Creation, Detection, and Impact. Taylor & Francis Group, 2022.
Trouver le texte intégralGaur, Loveleen. Deepfakes : Creation, Detection, and Impact. Taylor & Francis Group, 2022.
Trouver le texte intégralGaur, Loveleen. Deepfakes : Creation, Detection, and Impact. Taylor & Francis Group, 2022.
Trouver le texte intégralGaur, Loveleen. Deepfakes : Creation, Detection, and Impact. CRC Press LLC, 2022.
Trouver le texte intégralGaur, Loveleen. Deepfakes : Creation, Detection, and Impact. CRC Press, 2022.
Trouver le texte intégralBusch, Christoph, Christian Rathgeb, Ruben Vera-Rodriguez et Ruben Tolosana. Handbook of Digital Face Manipulation and Detection : From DeepFakes to Morphing Attacks. Springer International Publishing AG, 2021.
Trouver le texte intégralBusch, Christoph, Christian Rathgeb, Ruben Vera-Rodriguez et Ruben Tolosana. Handbook of Digital Face Manipulation and Detection : From DeepFakes to Morphing Attacks. Springer International Publishing AG, 2021.
Trouver le texte intégralAbdul-Majeed, Ghassan H., Adriana Burlea-Schiopoiu, Parul Aggarwal et Ahmed J. Obaid. Handbook of Research on Advanced Practical Approaches to Deepfake Detection and Applications. IGI Global, 2022.
Trouver le texte intégralAbdul-Majeed, Ghassan H., Adriana Burlea-Schiopoiu, Parul Aggarwal et Ahmed J. Obaid. Handbook of Research on Advanced Practical Approaches to Deepfake Detection and Applications. IGI Global, 2022.
Trouver le texte intégralAbdul-Majeed, Ghassan H., Adriana Burlea-Schiopoiu, Parul Aggarwal et Ahmed J. Obaid. Handbook of Research on Advanced Practical Approaches to Deepfake Detection and Applications. IGI Global, 2022.
Trouver le texte intégralChapitres de livres sur le sujet "DETECTING DEEPFAKES"
Korshunov, Pavel, et Sébastien Marcel. « The Threat of Deepfakes to Computer and Human Visions ». Dans Handbook of Digital Face Manipulation and Detection, 97–115. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87664-7_5.
Texte intégralZobaed, Sm, Fazle Rabby, Istiaq Hossain, Ekram Hossain, Sazib Hasan, Asif Karim et Khan Md. Hasib. « DeepFakes : Detecting Forged and Synthetic Media Content Using Machine Learning ». Dans Advanced Sciences and Technologies for Security Applications, 177–201. Cham : Springer International Publishing, 2021. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-88040-8_7.
Texte intégralLi, Yuezun, Pu Sun, Honggang Qi et Siwei Lyu. « Toward the Creation and Obstruction of DeepFakes ». Dans Handbook of Digital Face Manipulation and Detection, 71–96. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87664-7_4.
Texte intégralHernandez-Ortega, Javier, Ruben Tolosana, Julian Fierrez et Aythami Morales. « DeepFakes Detection Based on Heart Rate Estimation : Single- and Multi-frame ». Dans Handbook of Digital Face Manipulation and Detection, 255–73. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87664-7_12.
Texte intégralLyu, Siwei. « DeepFake Detection ». Dans Multimedia Forensics, 313–31. Singapore : Springer Singapore, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-981-16-7621-5_12.
Texte intégralHao, Hanxiang, Emily R. Bartusiak, David Güera, Daniel Mas Montserrat, Sriram Baireddy, Ziyue Xiang, Sri Kalyan Yarlagadda et al. « Deepfake Detection Using Multiple Data Modalities ». Dans Handbook of Digital Face Manipulation and Detection, 235–54. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87664-7_11.
Texte intégralRaturi, Sonali, Amit Kumar Mishra et Srabanti Maji. « Fake News Detection Using Machine Learning ». Dans DeepFakes, 121–33. New York : CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003231493-10.
Texte intégralRastogi, Shreya, Amit Kumar Mishra et Loveleen Gaur. « Detection of DeepFakes Using Local Features and Convolutional Neural Network ». Dans DeepFakes, 73–89. New York : CRC Press, 2022. http://dx.doi.org/10.1201/9781003231493-6.
Texte intégralBhilare, Omkar, Rahul Singh, Vedant Paranjape, Sravan Chittupalli, Shraddha Suratkar et Faruk Kazi. « DEEPFAKE CLI : Accelerated Deepfake Detection Using FPGAs ». Dans Parallel and Distributed Computing, Applications and Technologies, 45–56. Cham : Springer Nature Switzerland, 2023. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-031-29927-8_4.
Texte intégralJiang, Liming, Wayne Wu, Chen Qian et Chen Change Loy. « DeepFakes Detection : the Dataset and Challenge ». Dans Handbook of Digital Face Manipulation and Detection, 303–29. Cham : Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-87664-7_14.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "DETECTING DEEPFAKES"
Celebi, Naciye, Qingzhong Liu et Muhammed Karatoprak. « A Survey of Deep Fake Detection for Trial Courts ». Dans 9th International Conference on Artificial Intelligence and Applications (AIAPP 2022). Academy and Industry Research Collaboration Center (AIRCC), 2022. http://dx.doi.org/10.5121/csit.2022.120919.
Texte intégralKumar, Akash, Arnav Bhavsar et Rajesh Verma. « Detecting Deepfakes with Metric Learning ». Dans 2020 8th International Workshop on Biometrics and Forensics (IWBF). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/iwbf49977.2020.9107962.
Texte intégralDheeraj, J. C., Krutant Nandakumar, A. V. Aditya, B. S. Chethan et G. C. R. Kartheek. « Detecting Deepfakes Using Deep Learning ». Dans 2021 International Conference on Recent Trends on Electronics, Information, Communication & Technology (RTEICT). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/rteict52294.2021.9573740.
Texte intégralLacerda, Gustavo Cunha, et Raimundo Claudio da Silva Vasconcelos. « A Machine Learning Approach for DeepFake Detection ». Dans Anais Estendidos da Conference on Graphics, Patterns and Images. Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2022. http://dx.doi.org/10.5753/sibgrapi.est.2022.23272.
Texte intégralShiohara, Kaede, et Toshihiko Yamasaki. « Detecting Deepfakes with Self-Blended Images ». Dans 2022 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.01816.
Texte intégralMallet, Jacob, Rushit Dave, Naeem Seliya et Mounika Vanamala. « Using Deep Learning to Detecting Deepfakes ». Dans 2022 9th International Conference on Soft Computing & Machine Intelligence (ISCMI). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/iscmi56532.2022.10068449.
Texte intégralKhichi, Manish, et Rajesh Kumar Yadav. « Analyzing the Methods for Detecting Deepfakes ». Dans 2021 3rd International Conference on Advances in Computing, Communication Control and Networking (ICAC3N). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/icac3n53548.2021.9725773.
Texte intégralMalik, Yushaa Shafqat, Nosheen Sabahat et Muhammad Osama Moazzam. « Image Animations on Driving Videos with DeepFakes and Detecting DeepFakes Generated Animations ». Dans 2020 IEEE 23rd International Multitopic Conference (INMIC). IEEE, 2020. http://dx.doi.org/10.1109/inmic50486.2020.9318064.
Texte intégralHosler, Brian, Davide Salvi, Anthony Murray, Fabio Antonacci, Paolo Bestagini, Stefano Tubaro et Matthew C. Stamm. « Do Deepfakes Feel Emotions ? A Semantic Approach to Detecting Deepfakes Via Emotional Inconsistencies ». Dans 2021 IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW). IEEE, 2021. http://dx.doi.org/10.1109/cvprw53098.2021.00112.
Texte intégralHe, Yang, Ning Yu, Margret Keuper et Mario Fritz. « Beyond the Spectrum : Detecting Deepfakes via Re-Synthesis ». Dans Thirtieth International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI-21}. California : International Joint Conferences on Artificial Intelligence Organization, 2021. http://dx.doi.org/10.24963/ijcai.2021/349.
Texte intégral