#20220194 Deepfake Tespiti

Projemizde temel hedefimiz derin sahtecilik (deepfake) algoritmaları kullanılarak sentezlenmiş sahte görüntülerle gerçek görüntüleri ayırt etmeye çalışmaya yarayan bir web uygulaması yapılması amaçlanmıştır. Bunun için öncelikli olarak celeb-df gibi deepfake datasetleri kullanılarak CoAtNet veya ConvNext gibi modeller eğitilmiş ve daha sonrasında da React.js ile front-end uygulaması ve Django ile back-end uygulaması geliştirilmiştir. Böylelikle kullanıcılar web uygulamasına girerek tespit edilmesini istedikleri videoları uygulamaya verirler ve buna göre program bir çıktı verir.

Derin sahtecilik algoritmaları kullanılarak sentezlenen sahte görüntülerin / videoların tespiti amaçlanmıştır. Bunun için Convolution ve Transformer gibi State of art algoritmalar ve Celeb-DF gibi datasetler kullanılarak modeller üretilmiştir.

Projemiz önceki projelere göre daha yenilikçi algoritmalar kullanmakta. CoAtNet gibi hibrit modeller (Transformer ve Convolution) ya da ConvNext gibi 2020'li yılların CNN mimarileri kullanılarak eğitimler gerçekleştirilmiştir.

Projemizin uygulanabilirliği tamamen mümkündür.

MetaFormer: A Unified Meta Framework for Fine-Grained Recognition Celeb-DF: A Large-scale Challenging Dataset for DeepFake Forensics FaceNet: A Unified Embedding for Face Recognition and Clustering

Proje internette bilgi kirliliğini ve toplumsal kışkırtmayı önlemek amacıyla kullanılabilir.

Deepware ai tarafından geliştirilmiş bir web uygulaması bulunmaktadır. EfficientNet modeli kullanılarak ve DFDC dataseti kullanılarak eğitilmiş ve deepware.ai web sitesinde kullanıma sunulmuştur.