Rozpoznatelnost deepfake videí - Stanzin, Odzer; Vondra, Zdeněk; Svoboda, Jaroslav; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2025)
Rozvoj generativní umělé inteligence přinesl nejen nové možnosti v oblasti syntézy audiovizuálního obsahu, ale také zvýšená rizika spojená s manipulací digitální reality. Tato bakalářská práce se zaměřuje na detekci deepfake videí, tedy realistických audiovizuálních záznamů vytvořených pomocí umělé inteligence za účelem napodobení skutečných osob nebo událostí. Cílem práce je porovnat efektivitu dvou modelů hlubokého učení – MesoNet a XceptionNet – při detekci deepfake obsahu, s důrazem na hodnocení přesnosti, citlivosti a robustnosti vůči kompresi videí. Výsledky experimentů naznačují, že model XceptionNet vykazuje vyšší citlivost při detekci manipulovaného obsahu, zatímco model MesoNet dosahuje stabilnější přesnosti při rozpoznávání pravých videí. Práce přináší přehled aktuálních přístupů k detekci deepfake videí, identifikuje klíčové výzvy a navrhuje možnosti dalšího rozvoje detekčních metod.
Vedoucí práce: Zdeněk Vondra
Bakalářská práce (Bc.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2025
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2025
Způsob přístupu: Internet
Keywords: informační média a služby [obor bakal. práce]; bakalářské práce; bachelor's theses