Dikkat-destekli CNN'ler ile yüz tanimada geliştirilmiş derin sahtecilik tespiti

Bu tezde öncelikli amacımız, yüz biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinin karmaşık dünyasını, özellikle canlılık tespiti ve derin sahte tanımlama alanlarında karşılaştıkları önemli engelleri hafifletmeye odaklanarak incelemektir. Bu zorluklar, yüz tanıma teknolojilerinin bütünlüğü ve güvenilirliği için ciddi tehditler oluşturan zorlu düşmanlar olarak ortaya çıkmıştır. Bu tehditlerle etkili bir şekilde mücadele etmek için, en son teknoloji derin öğrenme mimarilerinden yararlanan sağlam bir filtreleme sistemi geliştirmeyi öneriyoruz. Yaklaşımımız, gerçek yüz özellikleri ile aldatıcı manipülasyonlar arasında ayrım yapabilen gelişmiş algoritmaların titizlikle tasarlanmasını ve uygulanmasını gerektirmektedir. Derin öğrenme modellerinin akıllıca kullanılmasıyla, kimlik doğrulama sistemlerini basit sahtekarlık tekniklerinden sofistike derin sahte algoritmalara kadar çok çeşitli potansiyel saldırı vektörlerine karşı güçlendirmeyi amaçlıyoruz. Bilgisayarla görme ve yapay zeka alanındaki en son metodolojileri entegre ederek, yüz biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinin ortaya çıkan tehditlere karşı direncini artırmaya çalışıyoruz.