<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=185200"><dc:title>Globoki ponaredki na slovenskem političnem parketu</dc:title><dc:creator>Ivanovska Preskar,	Marija	(Avtor)
	</dc:creator><dc:subject>globoki ponaredki v političnem prostoru</dc:subject><dc:subject>zaznavanje globokih ponaredkov</dc:subject><dc:subject>umetna inteligenca</dc:subject><dc:subject>računalniški vid</dc:subject><dc:subject>razpoznavanje vzorcev</dc:subject><dc:description>V tem prispevku obravnavamo problem zaznavanja globokih ponaredkov slovenskih politikov v realnem okolju družbenih omrežij. Z namenom empiričnega ovrednotenja metod za detekcijo ponarejenih slik smo sestavili podatkovno zbirko, ki vsebuje 8000 obraznih slik osmih slovenskih politikov, pri čemer 4000 slik izhaja iz globokih ponaredkov javno objavljenih na Facebooku in Instagramu. Preostalih 4000 pa izhaja iz avtentičnih videoposnetkov slovenskih medijskih hiš. Na zbrani zbirki smo ovrednotili sedem uveljavljenih metod za zaznavanje globokih ponaredkov: CapsuleNet, CORE, FFD, MesoNet, RECCE, SRM in Xception. Rezultati kažejo, da je uspešnost metod izrazito slabša v primerjavi z uspešnostjo, ki jo te metode dosegajo kadar jih ovrednotimo na standardiziranih podatkovnih zbirkah, ki so nastale v laboratorijskih pogojih. Pri tem smo odkrili, da je več metod sistematično zamenjavalo razreda pristnih in ponarejenih slik. Kvalitativna analiza je pokazala, da so artefakti v sodobnih političnih ponaredkih pogosto lokalni, kratkotrajni in subtilni, zaradi česar jih je težko zaznati med predvajanjem ponarejenih posnetkov z običajno hitrostjo. Rezultati potrjujejo pomembno vrzel med laboratorijskim vrednotenjem detektorjev in njihovo uporabnostjo pri realnih političnih vsebinah z družbenih omrežij.</dc:description><dc:date>2026</dc:date><dc:date>2026-07-28 10:44:30</dc:date><dc:type>Članek v reviji</dc:type><dc:identifier>185200</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
