Detección de videos multi-rostro manipulados por deepfake a partir de aprendizaje profundo

Este proyecto tiene como propósito el desarrollo de un modelo que permita clasificar los rostros de un video como reales o alterados por DeepFake. Para esto se hace uso del aprendizaje profundo con el fin de construir un modelo híbrido que pueda clasificar rostros de un video a través de entrenamien...

Full description

Autores:

Ballesteros Pastrán, Santiago
Jiménez Varón, Catalina

Tipo de recurso:

Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:

2022

Institución:

Universidad de los Andes

Repositorio:

Séneca: repositorio Uniandes

Idioma:

spa

OAI Identifier:

oai:repositorio.uniandes.edu.co:1992/60261

Acceso en línea:

http://hdl.handle.net/1992/60261

Palabra clave:

Aprendizaje profundo
Deep Learning
Arquitectura hibrida (cnn-rnn)
Hybrid arquitecture (cnn-rnn)
Clasificación multi-rostro
Multi-face classification
Procesamiento de videos
Video processing
Transferencia del aprendizaje
Transfer learning
Ingeniería

Rights

openAccess

License

Atribución 4.0 Internacional