| Titre : | DeepFake for DeepPrivacy |
| Auteurs : | Hadj Ahmed Bouarara, Directeur de thèse ; Ali cherif Nora, Auteur ; Terchi Naima, Auteur |
| Type de document : | texte imprimé |
| Editeur : | univ DR taher moulay saida, 2021-2022 |
| Format : | 79 p / ill / 29 cm |
| Accompagnement : | CD rom |
| Langues: | Français |
| Mots-clés: | DeepFake ; DeepPrivacy: Conditional Identity Anonymization Generative |
| Résumé : |
En raison de l'énorme développement technologique que connaît notre monde, l'accès aux informations de toutes sortes est devenu facile et ne nécessite aucun effort. Cela a causé beaucoup de tort à de nombreuses personnes et a incité de nombreux chercheurs à rechercher des solutions pour limiter l'accès aux informations confidentielles et les utiliser à mauvais escient. Dans ce projet, nous essaierons de développer un moyen de protéger la vie privée des personnes et d'empêcher la diffusion de leurs photos, en particulier après la présence massive de caméras de surveillance dans les lieux publics. Notre projet repose sur le masquage automatique de l'identité des visages sur les photos tout en préservant la distribution originale des données. Nous assurons l'anonymat complet de tous les visages d'une image en générant des images photoréalistes avec un réseau contradictoire génératif conditionnel. Notre modèle peut supprimer les propriétés de reconnaissance faciale tout en produisant des images et des vidéos de haute qualité. |
| Note de contenu : |
-General Introduction -Preservation of life privacy -Generative Adversarial Network -Approach propose -Results, experimentation and comparison |
Exemplaires
| Code-barres | Cote | Support | Localisation | Section | Disponibilité |
|---|---|---|---|---|---|
| aucun exemplaire |
Documents numériques (1)
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