Detección de videos modificados por la técnica de intercambio de identidad deepfake

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributor.advisorSandoval Solís, María de Lourdes
dc.contributor.authorCarrasco Limón, Odón David
dc.contributor.directorCarrillo Ruiz, Maya
dc.coverage.placeBiblioteca Central 3er. piso
dc.date.accessioned2026-01-07T16:44:07Z
dc.date.available2026-01-07T16:44:07Z
dc.date.issued2022-10
dc.description.abstractResumen. Durante la aparición del algoritmo DeepFake entre los años 2017 a 2019 el 96 por ciento de los videos generados por este, eran de naturaleza pornográfica, con la aplicación de aplicaciones móviles, el alcance de cualquier usuario, que generan estos videos, y la creciente preocupación crecientes como Facebook por dichos videos surge la necesidad de herramientas que determinen que un video es real o generado por intercambio de identidad. Esta tesis muestra una revisión de los trabajos mas relevantes en este tema, presenta la propuesta de un sistema y detalla los elementos que lo conforman, también define los parámetros necesarios para optimización de dichos elementos. Además de presentar una alternativa para entrenar modelos que exceden la potencia de cómputo. Los experimentos realizados reportan AUC promedio de 0.9968 comparable del estado del arte. El objetivo general de esta tesis es diseñar una aplicación a partir de la selección de componentes documentados en el estado de arte, para establecer si un video donde aparezca un rostro humano fue modificado por la técnica de intercambio de identidad. Para alcanzar el objetivo señalado, se investigaron líneas de investigación como métodos como: Discrepancia temporales presentes en la transmisión de flujos óptico como el trabajo el de guera y Delp sabir et al, búsqueda de artefactos en las imágenes con trabajo el de LI y LYU. Tolosana et también se estudiaron trabajos que crearon sus propias bases de datos probando su comportamiento con diversas combinaciones de métodos con trabajo como el de Dolhansky et al LIet al. Rossler et al. Finalmente se revisaron proyectos del concurso de DeepFake Detección Challenge sin artículos asociados en los cuales los primeros lugares utilizaron combinaciones de los métodos antes mencionados.
dc.identifier.bibrecordMCO2022 C313
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/30797
dc.language.isospa
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesrestrictedAccess
dc.subject.lccFalfisificación de identidad--Aplicación--Técnica--Suplantación de identidad
dc.subject.lccFraude de identidad
dc.subject.lccRobo de identidad en linea--Suplantación
dc.thesis.careerMaestría en Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Computación
dc.thesis.degreetoobtainMaestro en Ciencias de la Computación
dc.titleDetección de videos modificados por la técnica de intercambio de identidad deepfake
dc.typeTesis de maestría
dc.type.degreeMaestría
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