Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/53326Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Лучка, Святослав Ігорович | - |
| dc.date.accessioned | 2025-02-03T13:53:03Z | - |
| dc.date.available | 2025-02-03T13:53:03Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Лучка, С. І. Багатоступенева модель для виявлення діпфейкових відео на основі глибинного навчання = A Multistage Model for Deepfake Video Detection Based on Deep Learning : кваліфікаційна робота : спец. 122 – комп'ютерні науки освітньо-професійна програма – комп'ютерні науки / Святослав Ігорович Лучка ; наук. керівник к.т.н., проф. В. В. Кочан. Тернопіль : ЗУНУ, 2024. 86 с. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://dspace.wunu.edu.ua/handle/316497/53326 | - |
| dc.description.abstract | Метою даної кваліфікаційної роботи є розробка багатоступеневої моделі для виявлення діпфейкових відео з використанням вибору кадрів за золотим перетином та капсульних мереж для підвищення точності класифікації. Методи досліджень: глибинне навчання, трансферне навчання, вибір ключових кадрів, капсульні нейронні мережі. | uk_UA |
| dc.publisher | Тернопіль, ЗУНУ | uk_UA |
| dc.subject | діпфейки | uk_UA |
| dc.subject | глибинне навчання | uk_UA |
| dc.subject | капсульні мережі | uk_UA |
| dc.subject | трансферне навчання | uk_UA |
| dc.title | Багатоступенева модель для виявлення діпфейкових відео на основі глибинного навчання | uk_UA |
| dc.title.alternative | A Multistage Model for Deepfake Video Detection Based on Deep Learning | uk_UA |
| dc.type | Thesis | uk_UA |
| Розташовується у зібраннях: | 2024-2025 н. р. | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Лучка.pdf | 2.83 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.