English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Sahte kimliklerle sistemleri taklit eden kotu niyetli kisiler, biyometrik sistemlerin taninma performansini etkilemektedir. Bu calisma, bireyleri gercek ve sahte terimlerle izlemek icin karar duzeyinde fuzyona dayali guclu bir sahtekarlik onleme semasina odaklanmaktadir. Onerilen sahte tespit semasi, gercek ve sahte bireyleri ayirt etmek icin yuz goruntulerinde hem el yapimi hem de derin ogrenme tekniklerinin dikkate alinmasini icerir. Bu baglamda, evrisimsel sinir agi (CNN) ve Log-Gabor filtre yontemleri sirasiyla goruntulerin derin temsillerini ogrenmek ve goruntulerin yuz ozelliklerini cikarmak icin kullanilmaktadir. Onerilen sahteciligi onleme cercevesinin saglamligini gelistirmek icin, Log-Gabor ve CNN yontemlerinin fuzyonu, karar seviyesinde fuzyon teknigi uygulanarak degerlendirilmistir. Son olarak, onerilen sahteciligi onleme planinin performansi, sahte yuz goruntulerini tespit etmek icin Print- Attack ve Replay-Attack gibi halka acik veri tabanlarinda incelenmistir.

El Yapımı Tabanlı ve Derin Öğrenme Yöntemlerini Kullanan Yüz Yanıltma Önleme Şeması