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Bachelor Thesis, Hochschule Wismar, Februar 2024

Autor: Thomas Reimann

Titel: '''Forensische Herausforderungen bei der Erkennung generativer Deepfake-Bilder'''

Abstrakt

Falsch- und Desinformationen werden in sozialen Netzwerken zunehmend mit Hilfe von synthetisch generierten fotorealistischen Deepfake-Bildern verbreitet.
Diese Arbeit untersucht die Möglichkeit, personendarstellende Deepfake-Bilder über Deep Learning Modelle zu detektieren.
Als Erkennungsmerkmal wurden Hände verwendet. Dabei wurden die Modelle mit den Hand-darstellenden Bildausschnitten von echten und gefälschten personendarstellenden Fotos trainiert. Es wurde ein Model von Grund auf neu (From-Scratch Learning) und ein weiteres auf Basis eines existierenden Hand- erkennenden Models (Transfer Learning) trainiert.
Es zeigte sich, dass das auf Transfer Learning basierende Modell echte und gefälschte Bilder zu über 80% korrekt als fake oder real klassifizieren konnte.

Abstract

False and disinformation are increasingly being spread on social networks using synthetically generated photorealistic deepfake images.
This work explores the possibility of detecting deepfake images depicting persons through deep learning models.
Hands were used as the detection feature. The models were trained with image sections depicting hands from real and fake photos of individuals. One model was trained from scratch (From-Scratch Learning) and another was trained based on an existing hand-detecting model (Transfer Learning).
It was found that the model based on Transfer Learning could correctly classify real and synthetic images as fake or real with an accuracy of over 80%.

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https://github.com/forensicman/deepfake-hand-biomarker