Görüntü manipülasyonlarının derin öğrenme yaklaşımı ile belirlenmesi

Makine öğrenmesinin popüler bir alt dalı olan derin öğrenme yaklaşımları, günden güne artan bir ilgiyle birçok alanda kullanılmaktadır. Derin öğrenme yaklaşımları; görüntü işleme, nesne tanıma, sinyal işleme gibi birçok alanda oldukça başarılı bir şekilde kullanılmaktadır. Benzer şekilde; insansız hava araçları, bilgisayarlı görüntüleme, akıllı telefon gibi alanlarda da etkili bir şekilde kullanılmaktadır. Günümüzde bu teknolojilerin çok çeşitli uygulamaları mevcuttur. Ancak bu uygulamalardan bazıları tehdit veya tehlike arz etmektedir. Bu tez çalışmasında, görüntü manipülasyonlarını tespitinde derin öğrenme tabanlı yöntemlerden olan Evrişimsel Sinir Ağları (ESA)'nın farklı mimarileri kullanılarak sınıflandırma problemi çözülmeye çalışılmıştır. Özellikle, görüntü manipülasyonları türlerinden olan ve son yıllarda kullanımı yaygınlaşan yüz manipülasyonu (deepfake) tespiti üzerinde durulmuştur. Bu kapsamda yeni bir deepfake veri seti oluşturulmuştur. Önerilen yöntemlerde, genel olarak derin öznitelik çıkarımı tabanlı kullanılmıştır. Görüntü manipülasyonlarının tespiti amacıyla farklı derin öğrenme mimarileri kullanılmıştır. Önceden eğitilmiş bazı derin öğrenme mimarileri görüntülerin sınıflandırılması probleminde kullanılmıştır. Ayrıca yeni bir derin öğrenme mimarisi görüntü manipülasyonlarının tespiti için sunulmuştur. Önerilen yöntemler, aynı veri setlerini kullanan mevcut yöntemlere göre daha iyi bir doğruluk performansı sergilemiştir.