SUN'IY GENERATSIYA QILINGAN VIZUAL OBYEKTLARNI ANIQLASH USULLARI TAHLILI
Annotatsiya
Ushbu maqolada sun'iy intellekt yordamida yaratilgan vizual obyektlarni — deepfake va sun'iy generatsiya qilingan tasvirlarni — aniqlash usullari tahlil qilinadi. Soʻnggi yillarda generativ raqib tarmoqlari (GAN) va diffuziya modellari tomonidan yaratilgan tasvirlar sifatining ortishi ularni haqiqiy mediadan farqlashni murakkablashtirdi. Maqolada toʻrtta xorijiy manba qiyosiy tahlil qilinib, ularning umumiy xulosasi — mavjud detektorlarning asosiy muammosi umumlashtiruvchanlik (generalization) va bardoshlilik (robustness) ekanligi ochib beriladi. Ya'ni, detektorlar oʻqitilgan ma'lumotlar toʻplamida yuqori aniqlik koʻrsatadi, biroq notanish generativ modellarga nisbatan samaradorligini sezilarli darajada yoʻqotadi. Muallif taklif etgan gibrid model CNN (ResNet18) yordamida fazoviy belgilarni va tez Furye almashtirishi (FFT) yordamida chastota belgilarini birlashtiradi. Belgilarni birlashtirish (feature fusion) mexanizmi orqali model artefaktlarning kengroq spektrini aniqlaydi va turli ma'lumotlar toʻplamlarida umumlashtiruvchanlikni oshiradi. Olingan natijalar kombinatsiyalangan yondashuv alohida usullarga nisbatan zamonaviy deepfake generatsiya usullariga qarshi bardoshlilikni oshirishini koʻrsatadi. Ilmiy yangilik fazoviy va chastota domenlaridagi oʻzaro toʻldiruvchi belgilarni yagona detektorda birlashtirishdan iborat.