Нагірна, АллаОксюта, Ірина2024-03-182024-03-182023https://ekmair.ukma.edu.ua/handle/123456789/28311Робота присвячена дослідженню узагальнення та адаптації методів розпізнавання deepfake контенту до роботи в реальних сценаріях, з тестовими даними відмінними від навчальних. Проведено аналіз існуючих підходів до узагальнення моделей машинного навчання. Запропоновано нові підходи до вирішення проблеми адаптації, а саме навчання моделі розпізнавання в парадигмі мета-навчання та використання однокрокового навчання під час тестування. Результатом роботи є система, яка направлена на розпізнавання підроблених облич на відео. Проведені експерименти показують ефективність запропонованого підходу в умовах різниці методів генерації deepfake для відеофайлів у навчальному та тестовому наборах. Отримані результати можуть бути імплементовані в системах перевірки достовірності контенту або в рамках персонального використання.ukdeepfakedeep learningмашинне навчаннярозпізнавання обличкомп’ютерний зірнейронні мережімета-навчаннямагістерська роботаOther