- Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
- Vol: 8 Issue: 5 Special Issue
- DERİN SİNİR AĞLARI YARDIMIYLA FOTOMONTAJ TESPİTİ
DERİN SİNİR AĞLARI YARDIMIYLA FOTOMONTAJ TESPİTİ
Authors : Nihat Eren Özmen, Ercan Buluş
Pages : 236-240
Doi:10.21923/jesd.837237
View : 10 | Download : 2
Publication Date : 2020-12-29
Article Type : Research
Abstract :Son yıllarda hızla gelişen teknoloji ile birlikte verilerin sağlıklı bir şekilde elde edilmesi, elde edilen verilerin korunması ve elde edilen verilerin özgün olması büyük önem taşımaktadır. Özgünlüğün tespiti özellikle görüntüler üzerinde büyük önem teşkil etmektedir. Görüntülerde bozulma ya da değişiklik olup olmadığını tespit etmek ise tıptan, belgede sahteciliğe kadar geniş bir çalışma alanını etkilemektedir. Fotomontaj tespiti için derin öğrenme algoritmaları ile mevcut görüntü işleme metotlarının aynı anda kullanılması verimliliği arttırmaktadır. Yapılan çalışmalar, derin sinir ağları, yüksek boyutlu girdilerden karmaşık istatistiksel özellikleri elde edebildikleri ve hiyerarşik temsillerini etkili bir biçimde öğrenebildiklerini göstermişlerdir. Bu çalışmada görüntü üzerinde değişiklik yapılmış kısım ile yapılmamış kısım arasındaki farkı daha rahat ayırabilmek için geliştirilmiş maske bölgesel evrişimsel sinir ağı (Mask R-CNN) ile bu sinir ağına bağlanan sobel filtresi kullanılmaktadır. Sobel filtresi, sinir ağı ile tahmin edilen maskelerin zemin üzerindeki maskeye benzer görüntü gradyanlarına sahip olmasını teşvik etmek için yardımcı bir görev görür. Ağ ile kopyala taşıma ve birleştirme işlemleri algılanabilmektedir. Sinir ağı uygulanırken COCO veri seti kullanılmıştır. Yapılan çalışma ile daha yüksek başarı oranları elde edilmiştir.Keywords : Derin Öğrenme, Derin Sinir Ağları, Fotomontaj Tespiti, Mask RCNN