<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Дослідження методів генерації та виявлення фотореалістичної маніпуляції обличчям у цифрових медіа

Вантажиться...
Ескіз

Дата

Науковий керівник

Редактор

Інші учасники

Відповідальний

ORCID

Назва журналу

Номер ISSN

Назва тому

DOI

Альтернативна назва

Анотація

У дослідженні розглянуто проблему створення та розповсюдження підробленого мультимедійного контенту. Проаналізовано основні техніки маніпуляції обличчям та ефективність сучасних методів виявлення фальсифікацій на основі глибокого навчання. Сформульовано рекомендації щодо підвищення стійкості систем ідентифікації до загроз з боку генеративної підробки.
The paper investigates the problem of creation and distribution of fake multimedia content. Analyzes main techniques of facial manipulation and the effectiveness of modern methods of detecting forgeries based on deep learning. Formulates recommendations to increase the resilience of identification systems to threats from generative forgery.

Опис

Тип документа

Мова

ISSN

Серія, номер

ISBN

ББК

Інші ідентифікатори

Пов’язані матеріали

Спонсорська підтримка

Правовласник

Бібліографічний опис

Забаштанський Д. В. Дослідження методів генерації та виявлення фотореалістичної маніпуляції обличчям у цифрових медіа // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/27928.

Схвалення

Рецензія

Доповнено

Цитується в

Список використаної літератури (2)

  1. Mirsky Y., Lee W. The Creation and Detection of Deepfakes. ACM Computing Surveys. 2021. Т. 54, № 1. С. 1–41. URL: https://doi.org/10.1145/3425780 (дата звернення: 01.03.2026).Програмний захист даних. Офіційний сайт CIOU. URL: https://ciou.lissa.cx.ua/articles/programnij-zahist-danih-e.html (дата звернення: 15.02.2026).
  2. Deepfakes generation and detection: state-of-the-art, open challenges, countermeasures, and way forward / M. Masood та ін. Applied Intelligence. 2022. URL: https://doi.org/10.1007/s10489-02203766-z (дата звернення: 01.03.2026). Дмитро Володимирович