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Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Erstellen semantischer Encodings von Bilddaten. Um diese Kodierungen aus den Daten zu extrahieren, wird ein künstliches neuronales Netzwerk auf
Videobild Interpolation trainiert. Die daraus erlernten Encodings sollen anschließend auf ihre Anwendbarkeit in einer anderen Aufgabe der KI gestützten Bildverarbeitung, der Extraktion von Landmarken auf Menschen, getestet werden.
Im Rahmen von vielen Kriminalfällen werden Audio- und Videoaufnahmen asserviert und ausgewertet. Häufig sind in den Mediendateien unabsichtliche Aufzeichnungen des Stromnetzfrequenz- brummen enthalten. Diese können extrahiert und analysiert werden. Sofern entsprechende Aufzeichnungen über vergangene Stromnetzfrequenzverläufe vorliegen, können selbige zur Identifikation des Aufnahmeortes und Aufnhahmezeitpunktes herangezogen werden. Innerhalb dieser Bachelorarbeit wird ein Stromfrequenz-Messgerät für den Aufbau einer Stromfrequenzdatenbank konzipiert. Weiterhin werden Störeinflüsse evaluiert, die eine erfolgreiche Messung verhindern können.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung von Bild- und Videomaterial auf Anzeichen von Manipulationen. Erst werden Methoden vorgestellt, die bei regulären Manipulationen zu Erfolgen führen können. Anschließend werden mit den gleichen Methoden Deep-Fake Videos untersucht, um zu prüfen, ob diese einfachen Methoden auch bei Deep-Fakes funktionieren können.