КӨШІРУ ЖӘНЕ ЖЫЛЖЫТУ АРҚЫЛЫ ЖАЛҒАН КЕСКІНДЕРДІ АНЫҚТАУ МӘСЕЛЕСІН ТАЛДАУ

2025

Full text Open access: Hybrid Metadata (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-141-6-112-121
Data confidence 70 medium
How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Мақалада көшіру және жылжыту арқылы жалған кескіндерді анықтау мәселесі қарастырылады. Бұл әдістің қауіптілігі оның жұмысының қарапайымдылығында және оны анықтаудағы өзіне тән қиындықтарда, әсіресе қайталанатын аймақ кірістіру алдында өзгеріске ұшыраған кезде. Көшіру және жылжыту арқылы жалған суреттердің мысалдары қарастырылады және көрсетіледі. Жалған кескіндерді анықтау үшін қолданылатын дәстүрлі әдістер, олардың артықшылықтары мен кемшіліктері, сондай-ақ зерттеушілердің оларды қолдану нәтижелері сипатталған. Жалғандықты анықтау үшін терең оқыту әдістерін қолдануды талдау нәтижесінде CNN негізіндегі көшірмелерді жылжыту арқылы жалғандықты анықтау тәсілдерінің тиімділігін салыстыру келтірілген. Әр түрлі деректер жиынтығын және бағалау көрсеткіштерін пайдалану арқылы тікелей салыстыру қиын екендігі атап өтілді. Жүргізіліп жатқан зерттеулерге қарамастан, бұл саланың болашағы классикалық кескінді өңдеу әдістерінің, машиналық оқытудың озық алгоритмдерінің және криминалистика саласындағы арнайы білімнің синергетикалық үйлесімінде екенін атап өткен жөн.