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...
- 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
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- openAccess
- License
- Atribución 4.0 Internacional
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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 entrenamiento supervisado. La arquitectura propuesta está compuesta por una red neuronal convolucional (CNN), la cual se utiliza como extractor de características, y una red recurrente para la clasificación. Tras probar diferentes variaciones de RNN con la red pre entrenada InceptionV3 se encontró que la mejor se basa en una GRU unidireccional. |
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La arquitectura propuesta está compuesta por una red neuronal convolucional (CNN), la cual se utiliza como extractor de características, y una red recurrente para la clasificación. Tras probar diferentes variaciones de RNN con la red pre entrenada InceptionV3 se encontró que la mejor se basa en una GRU unidireccional.The purpose of this project is the development of a model that allows classifying the faces of a video as real or altered by DeepFake. For this, deep learning is used in order to build a hybrid model that can classify faces of a video through supervised training. The proposed architecture is composed of a convolutional neural network (CNN), which is used as a feature extractor, and a recurrent network for classification. After testing different variations of RNN with the pre-trained InceptionV3 network, it was found that the best is based on a unidirectional GRU.Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrado15 páginasapplication/pdfspaUniversidad de los AndesIngeniería de Sistemas y ComputaciónFacultad de IngenieríaDepartamento de Ingeniería Sistemas y ComputaciónDetección de videos multi-rostro manipulados por deepfake a partir de aprendizaje profundoTrabajo de grado - Pregradoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPAprendizaje profundoDeep LearningArquitectura hibrida (cnn-rnn)Hybrid arquitecture (cnn-rnn)Clasificación multi-rostroMulti-face classificationProcesamiento de videosVideo processingTransferencia del aprendizajeTransfer learningIngenieríaStatista. (2019, April 17). Infografía: A la espera de un big bang de datos. Statista Infografías. Retrieved October 7, 2021, from https://es.statista.com/grafico/17734/cantidad-real-y-prevista-de-datos-generados-en-todo-el-mundo/.Ipsos. (2019, June 11). Fake News: A Global Epidemic Vast Majority (86%) of Online Global Citizens Have Been Exposed to it. Ipsos. Retrieved October 7, 2021, from https://www.ipsos.com/en-us/news-polls/cigi-fake-news-global-epidemic.Westerlund, M. (2019). The emergence of deepfake technology: A review. Technology Innovation Management Review.Ballesteros, S., Baron, D., Mejia, M., Portocarrero, L. (Dic, 2021). Desarrollo de un algoritmo de Machine Learning para la detección de contenido multimedia generado por medio de DeepFake.Masood, M., Nawaz, M., Malik, K. M., Javed, A., & Irtaza, A. (2021). Deepfakes Generation and Detection: State-of-the-art, open challenges, countermeasures, and way forward. arXiv preprint arXiv:2103.00484.Colaner, N. & Quinn, .M.J (2020). Deepfakes and the Value-Neutrality Thesis Retrieved October 7, 2021 from https://www.seattleu.edu/ethics-and-technology/viewpoints/deepfakes-and-the-value-neutrality-thesis.htmlColak, B. (2021). Legal Issues of DeepFakes. Retrieved October 7, 2021 from https://www.internetjustsociety.org/legal-issues-of deepfakesChesney, R., and Citron, D. K. (2018). Deep fakes: a looming challenge for privacy, democracy, and national security. https://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3213954.De Lima, O., Franklin, S., Basu, S., Karwoski, B., and George, A. (2020). Deepfake detection using spatiotemporal convolutional networks. arXiv preprint arXiv:2006.14749.Korshunov, P., and Marcel, S. (2019). Vulnerability assessment and detection of deepfake videos. In The 12th IAPR International Conference on Biometrics (ICB), pp. 1-6.Faceswap-GAN. Available at https://github.com/shaoanlu/faceswap-GAN.VidTIMIT database. Available at http://conradsanderson.id.au/vidtimit/Parkhi, O. M., Vedaldi, A., and Zisserman, A. (2015, September). Deep face recognition. In Proceedings of the British Machine Vision Conference (BMVC) (pp. 41.1-41.12).FaceNet. Available at https://github.com/davidsandberg/facenet.Schroff, F., Kalenichenko, D., and Philbin, J. (2015). Facenet: A unified embedding for face recognition and clustering. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 815-823).Chung, J. S., Senior, A., Vinyals, O., and Zisserman, A. (2017, July). Lip reading sentences in the wild. In 2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) (pp. 3444-3453).Korshunov, P., and Marcel, S. (2018, September). Speaker inconsistency detection in tampered video. In 2018 26th European Signal Processing Conference (EUSIPCO) (pp. 2375- 2379). IEEE.Galbally, J., and Marcel, S. (2014, August). Face anti-spoofing based on general image quality assessment. In 2014 22nd International Conference on Pattern Recognition (pp. 1173- 1178). IEEE.Sabir, E., Cheng, J., Jaiswal, A., AbdAlmageed, W., Masi, I., and Natarajan, P. (2019). Recurrent convolutional strategies for face manipulation detection in videos. In Proceedings of the IEEE Conference on CompHuang, G., Liu, Z., Van Der Maaten, L., and Weinberger, K. Q. (2017). Densely connected convolutional networks. In Proceedings of the IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (pp. 4700-4708).Cho, K., van Merrienboer, B., Gulcehre, C., Bahdanau, D., Bougares, F., Schwenk, H., and Bengio, Y. (2014, October). Learning phrase representations using RNN encoder ecoder for statistical machine translation. In Proceedings of the 2014 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP) (pp.1724-1734)Hsu, C. C., Lee, C. Y., and Zhuang, Y. X. (2018, December). Learning to detect fake face images in the wild. In 2018 International Symposium on Computer, Consumer and Control (IS3C) (pp. 388-391). IEEE.Deepfake Detection Challenge. Kaggle. 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