Articles de revues sur le sujet « FAKE VIDEOS »
Créez une référence correcte selon les styles APA, MLA, Chicago, Harvard et plusieurs autres
Consultez les 50 meilleurs articles de revues pour votre recherche sur le sujet « FAKE VIDEOS ».
À côté de chaque source dans la liste de références il y a un bouton « Ajouter à la bibliographie ». Cliquez sur ce bouton, et nous générerons automatiquement la référence bibliographique pour la source choisie selon votre style de citation préféré : APA, MLA, Harvard, Vancouver, Chicago, etc.
Vous pouvez aussi télécharger le texte intégral de la publication scolaire au format pdf et consulter son résumé en ligne lorsque ces informations sont inclues dans les métadonnées.
Parcourez les articles de revues sur diverses disciplines et organisez correctement votre bibliographie.
Abidin, Muhammad Indra, Ingrid Nurtanio et Andani Achmad. « Deepfake Detection in Videos Using Long Short-Term Memory and CNN ResNext ». ILKOM Jurnal Ilmiah 14, no 3 (19 décembre 2022) : 178–85. http://dx.doi.org/10.33096/ilkom.v14i3.1254.178-185.
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 intégralArunkumar, P. M., Yalamanchili Sangeetha, P. Vishnu Raja et S. N. Sangeetha. « Deep Learning for Forgery Face Detection Using Fuzzy Fisher Capsule Dual Graph ». Information Technology and Control 51, no 3 (23 septembre 2022) : 563–74. http://dx.doi.org/10.5755/j01.itc.51.3.31510.
Texte intégralWang, Shuting (Ada), Min-Seok Pang et Paul Pavlou. « Seeing Is Believing ? How Including a Video in Fake News Influences Users’ Reporting of Fake News to Social Media Platforms ». MIS Quarterly 45, no 3 (1 septembre 2022) : 1323–54. http://dx.doi.org/10.25300/misq/2022/16296.
Texte intégralDeng, Liwei, Hongfei Suo et Dongjie Li. « Deepfake Video Detection Based on EfficientNet-V2 Network ». Computational Intelligence and Neuroscience 2022 (15 avril 2022) : 1–13. http://dx.doi.org/10.1155/2022/3441549.
Texte intégralShahar, Hadas, et Hagit Hel-Or. « Fake Video Detection Using Facial Color ». Color and Imaging Conference 2020, no 28 (4 novembre 2020) : 175–80. http://dx.doi.org/10.2352/issn.2169-2629.2020.28.27.
Texte intégralLin, Yih-Kai, et Hao-Lun Sun. « Few-Shot Training GAN for Face Forgery Classification and Segmentation Based on the Fine-Tune Approach ». Electronics 12, no 6 (16 mars 2023) : 1417. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12061417.
Texte intégralLiang, Xiaoyun, Zhaohong Li, Zhonghao Li et Zhenzhen Zhang. « Fake Bitrate Detection of HEVC Videos Based on Prediction Process ». Symmetry 11, no 7 (15 juillet 2019) : 918. http://dx.doi.org/10.3390/sym11070918.
Texte intégralPei, Pengfei, Xianfeng Zhao, Jinchuan Li, Yun Cao et Xuyuan Lai. « Vision Transformer-Based Video Hashing Retrieval for Tracing the Source of Fake Videos ». Security and Communication Networks 2023 (28 juin 2023) : 1–16. http://dx.doi.org/10.1155/2023/5349392.
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 intégralMaras, Marie-Helen, et Alex Alexandrou. « Determining authenticity of video evidence in the age of artificial intelligence and in the wake of Deepfake videos ». International Journal of Evidence & ; Proof 23, no 3 (28 octobre 2018) : 255–62. http://dx.doi.org/10.1177/1365712718807226.
Texte intégralJin, Xinlei, Dengpan Ye et Chuanxi Chen. « Countering Spoof : Towards Detecting Deepfake with Multidimensional Biological Signals ». Security and Communication Networks 2021 (22 avril 2021) : 1–8. http://dx.doi.org/10.1155/2021/6626974.
Texte intégralSanilM, Rithvika, S. Saathvik, Rithesh RaiK et Srinivas P M. « DEEPFAKE DETECTION USING EYE-BLINKING PATTERN ». International Journal of Engineering Applied Sciences and Technology 7, no 3 (1 juillet 2022) : 229–34. http://dx.doi.org/10.33564/ijeast.2022.v07i03.036.
Texte intégralAwotunde, Joseph Bamidele, Rasheed Gbenga Jimoh, Agbotiname Lucky Imoize, Akeem Tayo Abdulrazaq, Chun-Ta Li et Cheng-Chi Lee. « An Enhanced Deep Learning-Based DeepFake Video Detection and Classification System ». Electronics 12, no 1 (26 décembre 2022) : 87. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12010087.
Texte intégralQi, Peng, Yuyan Bu, Juan Cao, Wei Ji, Ruihao Shui, Junbin Xiao, Danding Wang et Tat-Seng Chua. « FakeSV : A Multimodal Benchmark with Rich Social Context for Fake News Detection on Short Video Platforms ». Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 37, no 12 (26 juin 2023) : 14444–52. http://dx.doi.org/10.1609/aaai.v37i12.26689.
Texte intégralLai, Zhimao, Yufei Wang, Renhai Feng, Xianglei Hu et Haifeng Xu. « Multi-Feature Fusion Based Deepfake Face Forgery Video Detection ». Systems 10, no 2 (7 mars 2022) : 31. http://dx.doi.org/10.3390/systems10020031.
Texte intégralDoke, Yash. « Deep fake Detection Through Deep Learning ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 11, no 5 (31 mai 2023) : 861–66. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2023.51630.
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 intégralGarcía-Retuerta, David, Álvaro Bartolomé, Pablo Chamoso et Juan Manuel Corchado. « Counter-Terrorism Video Analysis Using Hash-Based Algorithms ». Algorithms 12, no 5 (24 mai 2019) : 110. http://dx.doi.org/10.3390/a12050110.
Texte intégralMegawan, Sunario, Wulan Sri Lestari et Apriyanto Halim. « Deteksi Non-Spoofing Wajah pada Video secara Real Time Menggunakan Faster R-CNN ». Journal of Information System Research (JOSH) 3, no 3 (29 avril 2022) : 291–99. http://dx.doi.org/10.47065/josh.v3i3.1519.
Texte intégralFerreira, Sara, Mário Antunes et Manuel E. Correia. « Exposing Manipulated Photos and Videos in Digital Forensics Analysis ». Journal of Imaging 7, no 7 (24 juin 2021) : 102. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7070102.
Texte intégralWu, Nan, Xin Jin, Qian Jiang, Puming Wang, Ya Zhang, Shaowen Yao et Wei Zhou. « Multisemantic Path Neural Network for Deepfake Detection ». Security and Communication Networks 2022 (11 octobre 2022) : 1–14. http://dx.doi.org/10.1155/2022/4976848.
Texte intégralThaseen Ikram, Sumaiya, Priya V, Shourya Chambial, Dhruv Sood et Arulkumar V. « A Performance Enhancement of Deepfake Video Detection through the use of a Hybrid CNN Deep Learning Model ». International journal of electrical and computer engineering systems 14, no 2 (27 février 2023) : 169–78. http://dx.doi.org/10.32985/ijeces.14.2.6.
Texte intégralAshish Ransom, Shashank Shekhar,. « Ethical & ; Legal Implications of Deep Fake Technology : A Global Overview ». Proceeding International Conference on Science and Engineering 11, no 1 (18 février 2023) : 2226–35. http://dx.doi.org/10.52783/cienceng.v11i1.398.
Texte intégralSaealal, Muhammad Salihin, Mohd Zamri Ibrahim, David J. Mulvaney, Mohd Ibrahim Shapiai et Norasyikin Fadilah. « Using cascade CNN-LSTM-FCNs to identify AI-altered video based on eye state sequence ». PLOS ONE 17, no 12 (15 décembre 2022) : e0278989. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pone.0278989.
Texte intégralHubálovský, Štěpán, Pavel Trojovský, Nebojsa Bacanin et Venkatachalam K. « Evaluation of deepfake detection using YOLO with local binary pattern histogram ». PeerJ Computer Science 8 (13 septembre 2022) : e1086. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.1086.
Texte intégralTambe, Swapnali, Anil Pawar et S. K. Yadav. « Deep fake videos identification using ANN and LSTM ». Journal of Discrete Mathematical Sciences and Cryptography 24, no 8 (17 novembre 2021) : 2353–64. http://dx.doi.org/10.1080/09720529.2021.2014140.
Texte intégralMuqsith, Munadhil Abdul, et Rizky Ridho Pratomo. « The Development of Fake News in the Post-Truth Age ». SALAM : Jurnal Sosial dan Budaya Syar-i 8, no 5 (22 septembre 2021) : 1391–406. http://dx.doi.org/10.15408/sjsbs.v8i5.22395.
Texte intégralIsmail, Aya, Marwa Elpeltagy, Mervat S. Zaki et Kamal Eldahshan. « A New Deep Learning-Based Methodology for Video Deepfake Detection Using XGBoost ». Sensors 21, no 16 (10 août 2021) : 5413. http://dx.doi.org/10.3390/s21165413.
Texte intégralIsmail, Aya, Marwa Elpeltagy, Mervat Zaki et Kamal A. ElDahshan. « Deepfake video detection : YOLO-Face convolution recurrent approach ». PeerJ Computer Science 7 (21 septembre 2021) : e730. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.730.
Texte intégralNassif, Ali Bou, Qassim Nasir, Manar Abu Talib et Omar Mohamed Gouda. « Improved Optical Flow Estimation Method for Deepfake Videos ». Sensors 22, no 7 (24 mars 2022) : 2500. http://dx.doi.org/10.3390/s22072500.
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 intégralSohaib, Muhammad, et Samabia Tehseen. « Forgery detection of low quality deepfake videos ». Neural Network World 33, no 2 (2023) : 85–99. http://dx.doi.org/10.14311/nnw.2023.33.006.
Texte intégralBansal, Nency, Turki Aljrees, Dhirendra Prasad Yadav, Kamred Udham Singh, Ankit Kumar, Gyanendra Kumar Verma et Teekam Singh. « Real-Time Advanced Computational Intelligence for Deep Fake Video Detection ». Applied Sciences 13, no 5 (27 février 2023) : 3095. http://dx.doi.org/10.3390/app13053095.
Texte intégralSabah, Hanady. « Detection of Deep Fake in Face Images Using Deep Learning ». Wasit Journal of Computer and Mathematics Science 1, no 4 (31 décembre 2022) : 94–111. http://dx.doi.org/10.31185/wjcm.92.
Texte intégralBilohrats, Khrystyna. « PECULIARITIES OF FAKE MEDIA MESSAGES (ON THE EXAMPLE OF RUSSIAN FAKES ABOUT UKRAINE) ». Bulletin of Lviv Polytechnic National University : journalism 1, no 2 (2021) : 1–10. http://dx.doi.org/10.23939/sjs2021.02.001.
Texte intégralShalini, S. « Fake Image Detection ». International Journal for Research in Applied Science and Engineering Technology 9, no VI (15 juin 2021) : 1140–45. http://dx.doi.org/10.22214/ijraset.2021.35238.
Texte intégralDutta, Hridoy Sankar, Mayank Jobanputra, Himani Negi et Tanmoy Chakraborty. « Detecting and Analyzing Collusive Entities on YouTube ». ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 12, no 5 (31 octobre 2021) : 1–28. http://dx.doi.org/10.1145/3477300.
Texte intégralShan Bian, Weiqi Luo et Jiwu Huang. « Exposing Fake Bit Rate Videos and Estimating Original Bit Rates ». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 24, no 12 (décembre 2014) : 2144–54. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2014.2334031.
Texte intégralLiang, Xiaoyun, Zhaohong Li, Yiyuan Yang, Zhenzhen Zhang et Yu Zhang. « Detection of Double Compression for HEVC Videos With Fake Bitrate ». IEEE Access 6 (2018) : 53243–53. http://dx.doi.org/10.1109/access.2018.2869627.
Texte intégralAlsakar, Yasmin M., Nagham E. Mekky et Noha A. Hikal. « Detecting and Locating Passive Video Forgery Based on Low Computational Complexity Third-Order Tensor Representation ». Journal of Imaging 7, no 3 (5 mars 2021) : 47. http://dx.doi.org/10.3390/jimaging7030047.
Texte intégralBurgstaller, Markus, et Scott Macpherson. « Deepfakes in International Arbitration : How Should Tribunals Treat Video Evidence and Allegations of Technological Tampering ? » Journal of World Investment & ; Trade 22, no 5-6 (10 décembre 2021) : 860–90. http://dx.doi.org/10.1163/22119000-12340232.
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 intégralWagner, Travis L., et Ashley Blewer. « “The Word Real Is No Longer Real” : Deepfakes, Gender, and the Challenges of AI-Altered Video ». Open Information Science 3, no 1 (1 janvier 2019) : 32–46. http://dx.doi.org/10.1515/opis-2019-0003.
Texte intégralPérez Dasilva, Jesús, Koldobika Meso Ayerdi et Terese Mendiguren Galdospin. « Deepfakes on Twitter : Which Actors Control Their Spread ? » Media and Communication 9, no 1 (3 mars 2021) : 301–12. http://dx.doi.org/10.17645/mac.v9i1.3433.
Texte intégralAdams, Caitlin. « “It’s So Bad It Has to be Real” : Mimic Vlogs and the Use of User-Generated Formats for Storytelling ». Platform : Journal of Media and Communication 9, no 2 (décembre 2022) : 22–36. http://dx.doi.org/10.46580/p84398.
Texte intégralAn, Byeongseon, Hyeji Lim et Eui Chul Lee. « Fake Biometric Detection Based on Photoplethysmography Extracted from Short Hand Videos ». Electronics 12, no 17 (26 août 2023) : 3605. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12173605.
Texte intégralS., Gayathri, Santhiya S., Nowneesh T., Sanjana Shuruthy K. et Sakthi S. « Deep fake detection using deep learning techniques ». Applied and Computational Engineering 2, no 1 (22 mars 2023) : 1010–19. http://dx.doi.org/10.54254/2755-2721/2/20220655.
Texte intégralClaretta, Dyva, et Marta Wijayanengtias. « VIEWER RECEPTION TOWARD YOUTUBER'S GIVEAWAY ». JOSAR (Journal of Students Academic Research) 7, no 1 (22 mai 2021) : 45–57. http://dx.doi.org/10.35457/josar.v7i1.1533.
Texte intégralRupapara, Vaibhav, Furqan Rustam, Aashir Amaar, Patrick Bernard Washington, Ernesto Lee et Imran Ashraf. « Deepfake tweets classification using stacked Bi-LSTM and words embedding ». PeerJ Computer Science 7 (21 octobre 2021) : e745. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.745.
Texte intégral