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Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (2022)

  • Authors:
  • USP affiliated author: LEANDRO, JORGE DE JESUS GOMES - ICMC
  • School: ICMC
  • Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; VISÃO COMPUTACIONAL; REDES NEURAIS
  • Language: Português
  • Abstract: O presente documento aborda o tema de detecção de manipulação digital de imagens de faces, com ênfase na técnica Deepfake, um tópico relacionado à área de Inteligência Artificial. Avanços recentes em tecnologias de geração de Deepfake, catalizadas pelo poder de difusão de notícias falsas das redes sociais e a profusão de dispositivos móveis, resultam numa combinação com consequências preocupantes para todas as escalas da sociedade moderna. A maioria dos modelos estado da arte apresenta capacidade da ordem de milhões de parâmetros. Neste trabalho, técnicas para detecção de Deepfake, candidatas à implantação em dispositivos móveis, foram investigadas. Para tanto, foi proposta uma extensão da arquitetura Meso-4 por um bloco incorporando o operador Filtro de Sobel, com parâmetros não-treináveis. Três configurações foram exploradas em um Estudo de Ablação sobre a base de dados Deepfake, conforme o paradigma de Aprendizado Supervisionado. O desempenho foi estimado por métricas usuais em problemas de classificação. Os resultados obtidos foram validados estatisticamente pelo Teste de McNemar. A latência e consumo de memória do modelo foram avaliados no dispositivo móvel. A arquitetura proposta MesonetSobelConcat produziu os melhores resultados, com acurácia binária em 0, 961 e AUC em 0, 991. O tempo médio de inferência no dispositivo medido resultou em torno de 108 milissegundos por frame, enquanto o consumo total de memória foi de quase 33 Mb. Os resultados obtidos indicam que a MesonetSobelConcat apresenta desempenho superior à Meso-4 na detecção de Deepfake com taxas satisfatórias de acerto, mostrando-se também viável para implantação em dispositivos embarcados e móveis, com recursos limitados de hardware.
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    Versão Publicada Jorge Leandro_Monografia-... Direct link
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    • ABNT

      LEANDRO, Jorge de Jesus Gomes. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf. Acesso em: 29 mar. 2024.
    • APA

      Leandro, J. de J. G. (2022). Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
    • NLM

      Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf
    • Vancouver

      Leandro J de JG. Deepfake: explorando técnicas de detecção de manipulação digital de imagens de faces [Internet]. 2022 ;[citado 2024 mar. 29 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/03772a14-e798-44da-ba33-18c3ff3161fe/Jorge%20Leandro_Monografia-Jorge-Leandro-2021-2022-MBA-IABIGDATA-ICMC-USP-IABGD21MET04-v5-reviewed_206599.pdf

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