Yapay zeka yöntemleri ile bölge tabanlı kopyala-yapıştır sahteciliği tespiti
Detection of copy-paste forgeries based on region using artificial intelligence methods
- Tez No: 731443
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİM KÖYLÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kopyala Yapıştır Sahteciliği, Görüntü Anlamsal Bölütleme, Derin Öğrenme, Bilgi Güvenliği, Görüntü Sahteciliği, Anlamsal bölütleme, Sahtecilik, Copy-Move Forgery Detection, Deep Learning, Semantic Segmentation, Information Security, Image Forensic, Falsification
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknolojinin gelişmesi ile beraber sayısal olarak herhangi bir resim üzerinde kolaylıkla değişiklikler yapılabilmektedir. Herhangi bir görüntü üzerinde değiştirilme yapılıp yapılmadığının tespit edilmesi hukuki, askeri, siyasi vb. birçok açıdan büyük bir problem haline gelmiştir. Görüntü üzerinde yapılan sahtecilik türleri içerisinde en yaygın olarak kullanılan biçimi, kopyala yapıştır sahteciliğidir. Literatürde resim içinde tekrar eden bölgelerin belirlenmesi için çeşitli yöntemler ortaya konulmuştur. Bu yöntemler blok temelli, anahtar nokta temelli, bölütleme ve derin öğrenme temelli olmak üzere dört sınıfa ayrılmaktadır. Görüntü üzerinde anlamlı bölgeleri tespit etme işlemine anlamsal bölütleme denilmektedir. Anlamsal bölütleme askeri, robotik, biyomedikal gibi pek çok alanda kullanılmaktadır. Tez çalışmasında kopyala yapıştır sahteciliği tespiti yöntemleri incelenmiş ve anlamsal bölütlemeye dayalı yeni bir yöntem sunulmu¸stur. Sahtecilik bölgelerinin daha yüksek dogrulukla tespitini yaparken aynı zamanda hesaplama süresini de azaltacak biçimde ayrık kosinüs dönüşümü ve anlamsal bölütleme tabanlı bir kopyala yapıştır sahteciliği tespit algoritması geliştirilmiştir. Önerilen yöntem, literatürdeki diğer blok tabanlı çalışmalarla karşılaştırılmıştır. Deney sonuçları ile önerilen yöntemin zaman maliyetini düşürdüğü ve başarı sonucunu artırdığı ispat edilmiştir.
Özet (Çeviri)
With the advancement of technology, it is simple to modify any digital image. Detecting if a picture has been modified has legal, military, political, and other applications. It has become a significant issue in several ways. Copy-and-paste forgery is the most prevalent sort of picture forgery. Numerous techniques have been presented in the literature for identifying repeating sections in an image. These approaches are categorized as block-based, key-point-based, segmentation-based, and deep learning-based. The method of identifying meaningful picture sections is known as semantic segmentation. Semantic segmentation is utilized in several disciplines, including the military, robotics, and healthcare. In the thesis, detection approaches for copy-paste fraud were analyzed, and a novel method based on semantic segmentation was developed. A copy-paste forgery detection technique based on discrete cosine transform and semantic segmentation has been developed, which reduces computation time while increasing the accuracy of detecting counterfeit regions. In the literature, the suggested strategy was compared to existing block-based investigations. The experimental findings demonstrate that the suggested strategy decreases the cost of time and improves the success rate.
Benzer Tezler
- Mikroborularda nano akışkan kullanımının ısı transferine etkilerinin sayısal ve yapay zeka yöntemleri ile araştırılması
Investigation of the effects of using nanofluid in microtubes on heat transfer by numerical and artificial intelligence methods
MUHAMMED SAİD ATEŞ
- Flood risk analysis with geospatial artifical intelligence techniques
Coğrafi bilgi sistemleri ve yapay zeka ile sel taşkın riski analizi
MİRAÇ TAHA DERMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED OĞUZHAN METE
- Yapay Zekânın Deniz İstihbaratında Kullanılması ve Türk Deniz Kuvvetleri İçin Görüntü Tabanlı Teşhis Modeli Önerisi
The Use of Artificial Intelligence in Maritime Intelligence and a Proposal for an Image-Based Identification Model for the Turkish Naval Forces
ANIL BERK ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
DenizcilikMilli Savunma Üniversitesiİstihbarat Çalışmaları Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED HAYATİ TABAN
- A novel artificial intelligence based energy management system for microgrids
Mikro şebekeler için yapay zeka temelli yeni bir enerji yönetim sistemi
NECATİ AKSOY
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ
- Gelişmiş makine öğrenimi teknikleri ile çok zamanlı hava ve uydu görüntüleri kullanılarak mısır (Zea mays) türlerinin fenoloji tabanlı sınıflandırılması
Phenology- based classification of maize (Zea mays) species using multi̇- temporal aerial and satellite imagery with advanced machine learning techniques
OSMAN YAVUZ ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN