Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
 Görüntüleme 2
Kapsül Ağları Kullanılarak Gerçek ve Sahte Yüz Verilerinin Sınıflandırılması
2023
Dergi:  
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
Yazar:  
Özet:

Son zamanlarda teknolojinin ilerlemesiyle birlikte yapay zeka birçok alanda kullanılmaya başlandı. Yapay zeka, görüntü işleme, doğal dil işleme, öneri sistemleri gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Yapay zeka kullanımının artması, veriye olan ihtiyacı ortaya çıkarmıştır. Bu durum mevcut verilerden yeni verilerin üretilmesine yol açmıştır. Günümüzde, çekişmeli üretici ağlar (GAN), mevcut verilerden ilham alarak çok çeşitli verileri sentezler. Gerçek görüntü verilerinden üretilen bu sahte veriler bazen istenmeyen durumlara neden olabilmektedir. Özellikle güvenlik açısından önem arz eden görüntülerin sahte olup olmadığının bilinmesi önemli bir konudur. Bu çalışmada, gerçek insan yüzü verilerinin ve bu verilerden üretilen sahte yüz verilerinin sınıflandırılması yapılmıştır. Ünlü bir kişinin yüz verileri toplanarak oluşturulan küçük boyutlu bir veri setinden StyleGAN2-ADA yardımıyla sahte yüz verileri üretilmiştir. Kapsül ağ modeli ile üretilen sahte yüz verileri ile gerçek yüz verilerinin sınıflandırılması amaçlanmıştır.

Anahtar Kelimeler:

Classification Of Real and Fake Face Data Using Capsule Networks
2023
Yazar:  
Özet:

Recently, with the advancement of technology, artificial intelligence has begun to be used in many areas. It is used in many fields such as artificial intelligence, image processing, natural language processing, suggestion systems. The increase in the use of artificial intelligence has revealed the need for data. This situation has led to the production of new data from existing data. Today, generative adversarial networks (GAN) synthesize a wide variety of data inspired by existing data. These fake data produced from real image data can sometimes cause undesirable situations. It is an important issue to know whether the images, which are especially important for security, are fake or not. In this study, the classification of real human face data and fake face data generate from these data has been made. Fake face data were generated with the help of StyleGAN2-ADA from a small-sized dataset created by collecting facial data of a famous person. It is aimed to classify the generated fake face data and real face data with the capsule network model.

Anahtar Kelimeler:

Atıf Yapanlar
Bilgi: Bu yayına herhangi bir atıf yapılmamıştır.
Benzer Makaleler










Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 390
Atıf : 634
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi