(ХНУРЕ, 2020) Білоцерковський, В. В.; Удовенко, С. Г.; Чала, Л. Е.
Розглянуто методи генерації зображень, фальсифікованих за допомогою технологій Deepfake, і методи їх виявлення. Пропонується метод виявлення фальсифікованих зображень, який оснований на спільному використанні ансамблю згорткових нейронних моделей, механізму Attention та стратегії сіамського навчання мережі. Ансамблі моделей формувалися різними способами (з використанням двох, трьох або більшої кількості складових). Результат обчислювався як середнє значення показників AUC і LogLoss з усіх моделей, що входять в ансамбль. Такий підхід дозволяє покращити точність різних нейромережевих класифікаторів для виявлення статичних та динамічних зображень, створених за технологіями Deepfake.