prikaz prve stranice dokumenta Otkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija
  Preuzmi
PDF 2.22 MB
diplomski rad
Otkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija
Koprivnica: Sveučilište Sjever, 2024. urn:nbn:hr:122:563598
Kešina, Spomenko
Sveučilište Sjever
Sveučilišni centar Varaždin
Odjel za multimediju

Institucijski repozitorij: Digitalni repozitorij Sveučilišta Sjever

Citirajte ovaj rad

Kešina, S. (2024). Otkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija (Diplomski rad). Koprivnica: Sveučilište Sjever. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:563598

Kešina, Spomenko. "Otkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija." Diplomski rad, Sveučilište Sjever, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:563598

Kešina, Spomenko. "Otkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija." Diplomski rad, Sveučilište Sjever, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:563598

Kešina, S. (2024). 'Otkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija', Diplomski rad, Sveučilište Sjever, citirano: 30.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:563598

Kešina S. Otkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija [Diplomski rad]. Koprivnica: Sveučilište Sjever; 2024 [pristupljeno 30.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:563598

S. Kešina, "Otkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija", Diplomski rad, Sveučilište Sjever, Koprivnica, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:563598

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:563598
Podaci o radu
NaslovOtkrivanje krivotvorenja slika i njihova lokalizacija
Naslov (engleski)Image forgery detection and localization
AutorSpomenko Kešina
MentorEmil Dumić (mentor)
Član povjerenstvaAndrija Bernik (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaEmil Dumić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRobert Geček (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Sjever
(Sveučilišni centar Varaždin)
(Odjel za multimediju)
Koprivnica
Datum i država obrane2024-09-27, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Grafička tehnologija
Procesi grafičke reprodukcije
Sažetak
U posljednjih nekoliko godina, manipulacija digitalnih slika postala je sveprisutna. Jednostavnost izmjene slika rezanjem, kloniranjem i mijenjanjem veličine brzo postaje izazov u provjeravanju njihovog integriteta i autentičnosti. Osim toga, forenzičari koriste digitalne slike u svojim istragama te ističu važnost forenzičke analize digitalnih slika u osiguravanju pouzdanosti digitalnih datoteka. Porast alata za uređivanje slika u posljednje vrijeme rezultirao je velikim brojem lažnih i izmijenjenih slika koje se šire putem različitih medijskih platformi i interneta. Tokom godina razvijeno je mnogo tehnika za određivanje autentičnosti slika i detektiranje manipuliranih područja. Duboko učenje se pokazalo učinkovitim u rješavanju širokog spektra kompleksnih problema, obuhvaćajući analizu velikih podataka, računalni vid i sofisticirane kontrolne sustave. Unatoč svojim napretcima, duboko učenje također je korišteno za razvoj softvera koji predstavlja rizike za privatnost, demokraciju i nacionalnu sigurnost. Ovdje se posebno ističe pojava tehnologije dubokih varki (engl. DeepFake). Ti algoritmi imaju sposobnost generiranja lažnih slika i videozapisa koji su gotovo vjerodostojni kao i stvarni. Zbog ovog razloga postoji hitna potreba za tehnologijama koje mogu automatski identificirati i provjeriti autentičnost digitalnog vizualnog sadržaja.
Sažetak (engleski)
In recent years, digital image manipulation has become widespread. The ease of altering images through cropping, cloning, and resizing is rapidly becoming a challenge in verifying their integrity and authenticity. Additionally, forensic experts use digital images in their investigations, highlighting the importance of forensic analysis of digital images to ensure the reliability of digital files. The rise of image editing tools has recently led to a significant number of fake and altered images spreading across various media platforms and the internet. Over the years, many techniques have been developed to determine image authenticity and detect manipulated areas. Deep learning has proven effective in solving a wide range of complex problems, encompassing big data analysis, computer vision, and sophisticated control systems. Despite its advancements, deep learning has also been used to develop software that poses risks to privacy, democracy, and national security. A notable example is the emergence of deepfake technology. These algorithms can generate fake images and videos that are nearly as convincing as real ones. For this reason, there is an urgent need for technologies that can automatically identify and verify the authenticity of digital visual content.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:122:563598
Studijski programNaziv: Multimedija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar/magistra inženjer/inženjerka multimedijske i grafičke tehnologije (univ. mag. ing. techn. graph.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-10-23 13:16:50