نظام كشف الفيديوهات المزيفة (DeepFake Detection) باستخدام التعلم العميق وتحليل الوجوه
تفاصيل العمل
قمت بتطوير نظام متكامل لاكتشاف الفيديوهات المزيفة (DeepFake) باستخدام تقنيات التعلم العميق (Deep Learning) ورؤية الحاسوب (Computer Vision). يعتمد المشروع على تحليل الوجوه داخل الفيديو واستخراج الأنماط البصرية التي تميز الفيديو الحقيقي عن المزيف.
المشروع تم بناؤه كـ Pipeline كاملة لمعالجة البيانات وتدريب النماذج وتقييم الأداء، بدءًا من تجهيز البيانات وحتى اختبار النماذج النهائية.
⸻
مراحل النظام
1. تجهيز البيئة وتشغيل المشروع
يبدأ المشروع بإعداد بيئة العمل وتحديد نوع الجهاز المستخدم للتدريب (CPU أو GPU) لضمان الاستفادة القصوى من الموارد أثناء تدريب النموذج.
⸻
2. معالجة الفيديو واستخراج الوجوه
تم تطوير نظام لمعالجة بيانات FaceForensics Dataset حيث يقوم المشروع بـ:
• قراءة الفيديوهات الأصلية والمزيفة
• تنظيم البيانات في هيكل واضح (Real / Fake)
• استخراج الوجوه من الفيديوهات
• اختيار عدد محدد من الإطارات لكل فيديو
• تجهيز البيانات للتدريب
هذه المرحلة تعتبر أساسية لأنها تسمح للنموذج بالتركيز على الوجه فقط بدلاً من كامل الفيديو.
⸻
3. معالجة الصور (Image Preprocessing)
تم تطبيق مجموعة من التحويلات لتحسين جودة البيانات قبل التدريب مثل:
• Resize للصور
• Data augmentation
• تحسين تمثيل الصور للنموذج
وذلك لزيادة قدرة النموذج على التعميم وتقليل مشكلة Overfitting.
⸻
4. بناء Dataset و DataLoaders
تم إنشاء كلاس مخصص لإدارة البيانات يقوم بـ:
• تحميل الإطارات المستخرجة من الفيديو
• تصنيفها إلى Real و Fake
• تجهيزها للـ PyTorch DataLoader
• تقسيم البيانات إلى:
• Training
• Validation
• Test
⸻
5. بناء نموذج الذكاء الاصطناعي
تم تطوير نموذج تصنيف للوجوه باستخدام PyTorch يعتمد على Backbones قوية من شبكات الرؤية الحاسوبية مثل:
• ResNet152
• EfficientNet-B4
• Xception
ويقوم النموذج بتصنيف الفيديو إلى:
Real Video
Fake Video
⸻
6. إعداد Loss Function و Optimizer
تم تصميم نظام تدريب متوازن يشمل:
• Weighted Loss لمعالجة عدم توازن البيانات
• Label smoothing لتحسين الاستقرار أثناء التدريب
• Optimizer مخصص بمعدلات تعلم مختلفة للـ backbone والـ classifier
⸻
7. نظام التدريب (Training Pipeline)
تم تطوير حلقة تدريب متكاملة تشمل:
• Training loop
• Validation loop
• حساب المقاييس المختلفة أثناء التدريب
• متابعة الأداء عبر كل Epoch
⸻
8. تحسين التدريب
المشروع يتضمن عدة تقنيات لتحسين الأداء مثل:
• Early Stopping لإيقاف التدريب عند توقف التحسن
• حفظ أفضل نموذج أثناء التدريب
• إدارة الذاكرة وتنظيف الكاش أثناء التدريب
⸻
9. تقييم النموذج
بعد التدريب يتم تقييم النموذج باستخدام عدة مقاييس مهمة:
• Accuracy
• Precision
• Recall
• F1 Score
كما يتم عرض النتائج من خلال:
• Confusion Matrix
• منحنيات التدريب (Loss و Accuracy)
⸻
10. تجربة عدة نماذج
تم اختبار أكثر من معماريّة شبكة عصبية مثل:
• ResNet152
• EfficientNet-B4
• Xception