КӨШІРУ ЖӘНЕ ЖЫЛЖЫТУ АРҚЫЛЫ ЖАЛҒАН КЕСКІНДЕРДІ АНЫҚТАУ МӘСЕЛЕСІН ТАЛДАУ

2025

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Hybrid Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.52167/1609-1817-2025-141-6-112-121
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

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.