detectify

خلاصة

لقد جعلت قوة الحساب المتنامية خوارزميات التعلم العميق قوية لدرجة أن إنشاء مقطع فيديو بشري لا يمكن تمييزه لا يمكن تمييزه أصبح بسيطًا للغاية. السيناريوهات التي يتم فيها استخدام هذا الوجه الواقعي التي يتم تبديلها لخليصات عميقة لخلق ضائقة سياسية ، وأحداث الإرهاب المزيفة ، ويتتصور بسهولة شعوب الابتزاز. في هذا العمل ، وصفنا طريقة جديدة تعتمد على التعلم العميق التي يمكن أن تميز بشكل فعال مقاطع فيديو مزيفة من الذكاء الاصطناعى من مقاطع الفيديو الحقيقية. طريقتنا قادرة على الكشف تلقائيًا عن عمليات الاستبدال وإعادة تمثيل المزيفين العميق. يستخدم نظامنا الشبكة العصبية الالتفافية لاستخراج ميزات مستوى الإطار ، وتستخدم هذه الميزات وتستخدم أيضًا لتدريب الشبكة العصبية المتكررة التي تستند إلى المدى الطويل (LSTM) لتصنيف ما إذا كان الفيديو يخضع لأي نوع من المعالجة أم لا ، أي ما إذا كان الفيديو مزيفًا أو فيديوًا حقيقيًا عميقًا. لمحاكاة السيناريوهات في الوقت الفعلي وجعل النموذج يؤدي بشكل أفضل على بيانات الوقت الحقيقي ، نقوم بتقييم طريقتنا على كمية كبيرة من مجموعة البيانات المتوازنة والمختلطة التي تم إعدادها عن طريق خلط مجموعة البيانات المتاحة المتاحة مثل Forensic ++ ، وتحدي DeepFake Defection ، و CELEB-DF.

كيفية الجري

1. افتح موجه الطرفية أو الأوامر من الموقع الذي تريد تعيين المشروع.
2. الآن قم بتشغيل الأمر التالي ،

git clone https://github.com/subhansahebshaik/detectify.git

إنه يعمل فقط إذا تم تثبيت GIT في نظامك ، وتنزيل ملف zip يدويًا من GitHub واستخراجه في الموقع المطلوب.

3. قم بإنشاء "نماذج" و "exploaded_videos" و "exploaded_images" في مجلد الجذر.

4. الآن قم بتنزيل النماذج من G-Drive ثم نسخها إلى مجلد النماذج الذي تم إنشاؤه في وقت سابق https://drive.google.com/drive/folders/1ux8jxuxyejhllz38tcgowgsz6xfsldj-؟usp=sharing

5. الآن قم بالتشغيل ،

إنشاء Evnironment افتراضي اختياري ولكن موصى به

Python -M Venv Venv Scripts تنشيط

سيقوم الأمر التالي بتثبيت جميع المكتبات المطلوبة للمشروع

PIP تثبيت -r متطلبات. txt

6. الآن قم بتشغيل الخادم ،

Python Management.py Runserver

7. الآن الخادم المحلي جاهز. افتح أي متصفح وزيارة http://127.0.0.1:8000/

شكر خاص ل

أود أن أعرب عن شكري الخاص لمستودع Abhijitjadhav1998/deepfake_detection_using_deep_learning لتوفير رؤى وثمينة للإلهام لهذا المشروع. كانت الكود والأفكار المقدمة في هذا المستودع بمثابة أساس ودليل لتطوير طريقة التعلم العميقة الخاصة بنا للكشف عن مقاطع الفيديو المزيفة التي تم إنشاؤها من الذكاء الاصطناعي.

---