Articles de revues sur le sujet « DETECTING DEEPFAKES »
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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 intégralDobrobaba, M. B. « Deepfakes as a Threat to Human Rights ». Lex Russica 75, no 11 (14 novembre 2022) : 112–19. http://dx.doi.org/10.17803/1729-5920.2022.192.11.112-119.
Texte intégralSalvi, Davide, Honggu Liu, Sara Mandelli, Paolo Bestagini, Wenbo Zhou, Weiming Zhang et Stefano Tubaro. « A Robust Approach to Multimodal Deepfake Detection ». Journal of Imaging 9, no 6 (19 juin 2023) : 122. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9060122.
Texte intégralTursman, Eleanor. « Detecting deepfakes using crowd consensus ». XRDS : Crossroads, The ACM Magazine for Students 27, no 1 (4 septembre 2020) : 22–25. http://dx.doi.org/10.1145/3416061.
Texte intégralMateen, Marium, et Narmeen Zakaria Bawany. « Deep Learning Approach for Detecting Audio Deepfakes in Urdu ». NUML International Journal of Engineering and Computing 2, no 1 (26 juillet 2023) : 1–11. http://dx.doi.org/10.52015/nijec.v2i1.37.
Texte intégralChoi, Nakhoon, et Heeyoul Kim. « DDS : Deepfake Detection System through Collective Intelligence and Deep-Learning Model in Blockchain Environment ». Applied Sciences 13, no 4 (7 février 2023) : 2122. http://dx.doi.org/10.3390/app13042122.
Texte intégralWan, Da, Manchun Cai, Shufan Peng, Wenkai Qin et Lanting Li. « Deepfake Detection Algorithm Based on Dual-Branch Data Augmentation and Modified Attention Mechanism ». Applied Sciences 13, no 14 (18 juillet 2023) : 8313. http://dx.doi.org/10.3390/app13148313.
Texte intégralFrick, Raphael Antonius, Sascha Zmudzinski et Martin Steinebach. « Detecting Deepfakes with Haralick’s Texture Properties ». Electronic Imaging 2021, no 4 (18 janvier 2021) : 271–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2021.4.mwsf-271.
Texte intégralTaeb, Maryam, et Hongmei Chi. « Comparison of Deepfake Detection Techniques through Deep Learning ». Journal of Cybersecurity and Privacy 2, no 1 (4 mars 2022) : 89–106. http://dx.doi.org/10.3390/jcp2010007.
Texte intégralAmatika, Faith. « The Regulation of Deepfakes in Kenya ». Journal of Intellectual Property and Information Technology Law (JIPIT) 2, no 1 (15 septembre 2022) : 145–86. http://dx.doi.org/10.52907/jipit.v2i1.208.
Texte intégralArshed, Muhammad Asad, Ayed Alwadain, Rao Faizan Ali, Shahzad Mumtaz, Muhammad Ibrahim et Amgad Muneer. « Unmasking Deception : Empowering Deepfake Detection with Vision Transformer Network ». Mathematics 11, no 17 (29 août 2023) : 3710. http://dx.doi.org/10.3390/math11173710.
Texte intégralYasrab, Robail, Wanqi Jiang et Adnan Riaz. « Fighting Deepfakes Using Body Language Analysis ». Forecasting 3, no 2 (28 avril 2021) : 303–21. http://dx.doi.org/10.3390/forecast3020020.
Texte intégralTran, Van-Nhan, Suk-Hwan Lee, Hoanh-Su Le et Ki-Ryong Kwon. « High Performance DeepFake Video Detection on CNN-Based with Attention Target-Specific Regions and Manual Distillation Extraction ». Applied Sciences 11, no 16 (20 août 2021) : 7678. http://dx.doi.org/10.3390/app11167678.
Texte intégralLe, Vincent. « The Deepfakes to Come : A Turing Cop’s Nightmare ». Identities : Journal for Politics, Gender and Culture 17, no 2-3 (30 décembre 2020) : 8–18. http://dx.doi.org/10.51151/identities.v17i2-3.468.
Texte intégralFrick, Raphael Antonius, Sascha Zmudzinski et Martin Steinebach. « Detecting “DeepFakes” in H.264 Video Data Using Compression Ghost Artifacts ». Electronic Imaging 2020, no 4 (26 janvier 2020) : 116–1. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2470-1173.2020.4.mwsf-116.
Texte intégralSaxena, Akash, Dharmendra Yadav, Manish Gupta, Sunil Phulre, Tripti Arjariya, Varshali Jaiswal et Rakesh Kumar Bhujade. « Detecting Deepfakes : A Novel Framework Employing XceptionNet-Based Convolutional Neural Networks ». Traitement du Signal 40, no 3 (28 juin 2023) : 835–46. http://dx.doi.org/10.18280/ts.400301.
Texte intégralA. Abu-Ein, Ashraf, Obaida M. Al-Hazaimeh, Alaa M. Dawood et Andraws I. Swidan. « Analysis of the current state of deepfake techniques-creation and detection methods ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 28, no 3 (7 octobre 2022) : 1659. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v28.i3.pp1659-1667.
Texte intégralGodulla, Alexander, Christian P. Hoffmann et Daniel Seibert. « Dealing with deepfakes – an interdisciplinary examination of the state of research and implications for communication studies ». Studies in Communication and Media 10, no 1 (2021) : 72–96. http://dx.doi.org/10.5771/2192-4007-2021-1-72.
Texte intégralShahzad, Hina Fatima, Furqan Rustam, Emmanuel Soriano Flores, Juan Luís Vidal Mazón, Isabel de la Torre Diez et Imran Ashraf. « A Review of Image Processing Techniques for Deepfakes ». Sensors 22, no 12 (16 juin 2022) : 4556. http://dx.doi.org/10.3390/s22124556.
Texte intégralVinay, A., Paras S. Khurana, T. B. Sudarshan, S. Natarajan, Vivek Nagesh, Vishruth Lakshminarayanan et Niput Bhat. « AFMB-Net ». Tehnički glasnik 16, no 4 (26 septembre 2022) : 503–8. http://dx.doi.org/10.31803/tg-20220403080215.
Texte intégralJiang, Jianguo, Boquan Li, Baole Wei, Gang Li, Chao Liu, Weiqing Huang, Meimei Li et Min Yu. « FakeFilter : A cross-distribution Deepfake detection system with domain adaptation ». Journal of Computer Security 29, no 4 (18 juin 2021) : 403–21. http://dx.doi.org/10.3233/jcs-200124.
Texte intégralGuarnera, Luca, Oliver Giudice, Francesco Guarnera, Alessandro Ortis, Giovanni Puglisi, Antonino Paratore, Linh M. Q. Bui et al. « The Face Deepfake Detection Challenge ». Journal of Imaging 8, no 10 (28 septembre 2022) : 263. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging8100263.
Texte intégralLópez-Gil, Juan-Miguel, Rosa Gil et Roberto García. « Do Deepfakes Adequately Display Emotions ? A Study on Deepfake Facial Emotion Expression ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (18 octobre 2022) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2022/1332122.
Texte intégralKhormali, Aminollah, et Jiann-Shiun Yuan. « ADD : Attention-Based DeepFake Detection Approach ». Big Data and Cognitive Computing 5, no 4 (27 septembre 2021) : 49. http://dx.doi.org/10.3390/bdcc5040049.
Texte intégralShad, Hasin Shahed, Md Mashfiq Rizvee, Nishat Tasnim Roza, S. M. Ahsanul Hoq, Mohammad Monirujjaman Khan, Arjun Singh, Atef Zaguia et Sami Bourouis. « Comparative Analysis of Deepfake Image Detection Method Using Convolutional Neural Network ». Computational Intelligence and Neuroscience 2021 (16 décembre 2021) : 1–18. http://dx.doi.org/10.1155/2021/3111676.
Texte intégralNoreen, Iram, Muhammad Shahid Muneer et Saira Gillani. « Deepfake attack prevention using steganography GANs ». PeerJ Computer Science 8 (20 octobre 2022) : e1125. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1125.
Texte intégralBogdanova, D. A. « About some aspects of digital ecology ». Informatics in school, no 7 (19 novembre 2021) : 15–19. http://dx.doi.org/10.32517/2221-1993-2021-20-7-15-19.
Texte intégralAkhtar, Zahid. « Deepfakes Generation and Detection : A Short Survey ». Journal of Imaging 9, no 1 (13 janvier 2023) : 18. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9010018.
Texte intégralCoccomini, Davide Alessandro, Roberto Caldelli, Fabrizio Falchi et Claudio Gennaro. « On the Generalization of Deep Learning Models in Video Deepfake Detection ». Journal of Imaging 9, no 5 (29 avril 2023) : 89. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging9050089.
Texte intégralOlariu, Oana. « Critical Thinking as Dynamic Shield against Media Deception. Exploring Connections between the Analytical Mind and Detecting Disinformation Techniques and Logical Fallacies in Journalistic Production ». Logos Universality Mentality Education Novelty : Social Sciences 11, no 1 (2 septembre 2022) : 29–57. http://dx.doi.org/10.18662/lumenss/11.1/61.
Texte intégralMaharjan, Ashish, et Asish Shakya. « Learning Approaches used by Different Applications to Achieve Deep Fake Technology ». Interdisciplinary Journal of Innovation in Nepalese Academia 2, no 1 (22 juin 2023) : 96–101. http://dx.doi.org/10.3126/idjina.v2i1.55969.
Texte intégralLee, Gihun, et Mihui Kim. « Deepfake Detection Using the Rate of Change between Frames Based on Computer Vision ». Sensors 21, no 21 (5 novembre 2021) : 7367. http://dx.doi.org/10.3390/s21217367.
Texte intégralKale, Prachi. « Forensic Verification and Detection of Fake Video using Deep Fake Algorithm ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VI (30 juin 2021) : 2789–94. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.35599.
Texte intégralKhormali, Aminollah, et Jiann-Shiun Yuan. « DFDT : An End-to-End DeepFake Detection Framework Using Vision Transformer ». Applied Sciences 12, no 6 (14 mars 2022) : 2953. http://dx.doi.org/10.3390/app12062953.
Texte intégralMehra, Aman, Akshay Agarwal, Mayank Vatsa et Richa Singh. « Detection of Digital Manipulation in Facial Images (Student Abstract) ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 35, no 18 (18 mai 2021) : 15845–46. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v35i18.17919.
Texte intégralYavuzkilic, Semih, Abdulkadir Sengur, Zahid Akhtar et Kamran Siddique. « Spotting Deepfakes and Face Manipulations by Fusing Features from Multi-Stream CNNs Models ». Symmetry 13, no 8 (26 juillet 2021) : 1352. http://dx.doi.org/10.3390/sym13081352.
Texte intégralBalasubramanian, Saravana Balaji, Jagadeesh Kannan R, Prabu P, Venkatachalam K et Pavel Trojovský. « Deep fake detection using cascaded deep sparse auto-encoder for effective feature selection ». PeerJ Computer Science 8 (13 juillet 2022) : e1040. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1040.
Texte intégralYang, Sung-Hyun, Keshav Thapa et Barsha Lamichhane. « Detection of Image Level Forgery with Various Constraints Using DFDC Full and Sample Datasets ». Sensors 22, no 23 (24 novembre 2022) : 9121. http://dx.doi.org/10.3390/s22239121.
Texte intégralAmoah-Yeboah, Yaw. « Biometric Spoofing and Deepfake Detection ». Advances in Multidisciplinary and scientific Research Journal Publication 1, no 1 (26 juillet 2022) : 279–84. http://dx.doi.org/10.22624/aims/crp-bk3-p45.
Texte intégralĐorđević, Miljan, Milan Milivojević et Ana Gavrovska. « DeepFake video production and SIFT-based analysis ». Telfor Journal 12, no 1 (2020) : 22–27. http://dx.doi.org/10.5937/telfor2001022q.
Texte intégralBinh, Le Minh, et Simon Woo. « ADD : Frequency Attention and Multi-View Based Knowledge Distillation to Detect Low-Quality Compressed Deepfake Images ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 36, no 1 (28 juin 2022) : 122–30. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v36i1.19886.
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