Derin öğrenme yöntemleri ile görüntü sahteciliği tespiti

Sayısal görüntü işlemede kullanılan yazılım araçlarının ilerlemesinin neticesinde görüntüler üzerinde çeşitli manipülasyonlar yapılarak sahte görüntüler oluşturmak çok basit bir hale gelmiştir. Bu manipüle edilmiş görüntülerin hukuk, tıp ve haberleşme gibi önemli alanlarda kötü niyetli kişiler tarafından kolayca kullanılabileceği düşünüldüğünde görüntü sahteciliği tespiti konusunda yapılan çalışmalara büyük ihtiyaç duyulmaktadır. Görüntü sahteciliği tespiti alanında farklı teknikler ile pek çok yöntem geliştirilmiştir. Günümüzde, görüntü sahteciliği tespiti için geleneksel yöntemlerin yerine derin öğrenme yöntemleri yaygın bir şekilde tercih edilmektedir. Bu yöntemler, görüntüden karmaşık öznitelikleri elde etmeleri nedeniyle geleneksel görüntü sahteciliği tespiti yöntemlerinden daha iyi başarım sağlamaktadır. Sinir ağı teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte, son zamanlarda üst düzey görüntü özniteliklerinin çıkarılması için görüntü sahteciliği tespitinde evrişimsel sinir ağları kullanılmaktadır. Bu çalışmada, görüntü sahteciliği tespitinde kullanılan tek tip derin öğrenme yöntemlerinden farklı olarak benzer üç derin sinir ağı yapısının paralel şekilde birleştirilmesiyle oluşturulan bir görüntü sahteciliği tespit sistemi önerilmiştir. Önerilen yöntem üç farklı veri seti üzerinde test edilmiş ve elde edilen sonuçlar önerilen ağ yapısının etkinliğini ve yüksek sınıflandırma doğruluğunu açıkça göstermiştir.