Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Atatürk Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, -, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2026
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: EZGİ ÖZGEN
Danışman: Şeyma Yücel Altay
Özet:
Amaç: Bu çalışmada, ses düzenleme yazılımları ve yapay zeka destekli araçların yaygınlaşmasıyla artan ses kopyala-taşı sahteciliğinin tespitine yönelik, Mel spektrogram görüntüleri üzerinde anahtar nokta tabanlı bir yöntem geliştirilmesi amaçlanmıştır.
Yöntem: Ses kayıtları öncelikle Mel spektrogram görüntülerine dönüştürülmüş ve ön işleme aşamaları uygulanarak daha kararlı bir temsil elde edilmiştir. Ardından iki farklı anahtar nokta tabanlı yaklaşım kullanılmıştır. Birinci yaklaşımda, SIFT ve FAST ile anahtar nokta tespiti yapılmış; SIFT anahtar noktaları SIFT tanımlayıcıları ile, FAST anahtar noktaları FREAK tanımlayıcısı ile tanımlanmıştır ve elde edilen özellikler birleştirilerek benzerlik (sahtecilik) analizi gerçekleştirilmiştir. Yanlış eşleşmeleri azaltmak için RANSAC ile aykırı eşleşmeler elenmiştir. İkinci yaklaşımda ise anahtar noktalar AGAST ve Harris operatörleri ile belirlenmiş, FREAK ile tanımlanmış ve yanlış eşleşmeleri azaltmak için RANSAC ile aykırı eşleşmeler elenmiştir.
Bulgular: Anahtar nokta tespiti, tanımlayıcıların birleştirilmesi, eşleştirme ve RANSAC ile aykırı eşleşmelerin elenmesi gibi adımların toplam performansı önemli ölçüde etkilediği tespit edilmiştir. Mel spektrogram üzerinde uygulanan ön işlemenin, anahtar noktaların belirginliğini ve eşleşmelerin tutarlılığını doğrudan etkilediği gözlemlenmiş ve sahte-orijinal ayrımında kararın güvenilirliğini artırdığı gözlemlenmiştir. Tanımlayıcı özellik vektörlerinin birleştirilmesi, eşleşme sayısını artırarak anahtar nokta eşleştirmelerinin daha kararlı ve güvenilir biçimde yapılmasını sağlamış ve bu durumun, doğru eşleşme oranını yükselterek sahteciliğin daha doğru tespit edilmesine katkıda bulunduğu belirlenmiştir. İşlem sonrası adımlara ilişkin olarak, 64 kbps kayıplı sıkıştırmanın bazı spektral ayrıntıları zayıflatabileceği ve eşleştirme güvenilirliğini azaltabileceği, buna karşılık medyan filtrelemenin geliştirilen yöntem üzerinde belirgin bir olumsuz etki yaratmadığı değerlendirilmiştir. Gauss gürültüsü 20 dB işleminde anahtar nokta eşleşmelerinin büyük oranda azaldığı ve Gauss gürültüsü 30 dB işleminin 20 dB’ye göre Mel spektrogram görüntüsünü fazla etkilemediği tespit edilmiştir. RANSAC kullanımının yanlış eşleşmeleri eleyerek olumsuz etkilerin azaltılmasında önemli bir rol oynadığı görülmüştür. Ayrıca saldırı şiddeti arttıkça sahte bölgelerin özgün desenlerinin daha fazla bozulduğu ve bunun da sahteciliğin tespitini zorlaştırdığı sonucuna ulaşılmıştır.
Sonuç: Bu çalışmanın, adli bilişim ve güvenlik uygulamalarında
kullanılabilecek düzeyde güvenilir ve rekabetçi bir çözüm sunduğu; ancak
güçlü gürültü koşullarında daha güçlü ön işleme ve özellik çıkarımı
stratejileriyle performansın daha da artırılabileceği
değerlendirilmiştir.