Erkennung von Bildmanipulationen am Beispiel von Kfz-Schadenbildern
Unsere Vision bei ControlExpert ist, dass Autofahrer weltweit ihren Schaden am selben Tag fair ersetzt bekommen. Ein Schritt dahin ist die automatisierte End-2-End-Schadenabwicklung mittels Bildern.Wenn diese Bilder alleine, ohne menschliche Interaktion, zu einer Direktauszahlung der Schadensumme führen sollen, muss die Authentizität der Bilder sichergestellt werden.
In dem Vortrag wird ein Deep-Learning-basiertes Verfahren zur Detektion von Bildmanipulationen vorgestellt. Zudem wird gezeigt, wie Kfz-Bilder jenseits von Bildverarbeitungssoftware automatisch durch Generative Adversarial Networks oder Bildgenerierungsmodelle wie DALL-E 2 manipuliert oder sogar komplett erzeugt werden können.
Vorkenntnisse
Spezielle Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, Vorkenntnisse im Bereich Machine Learning/ Deep Learning können jedoch von Vorteil sein.
Lernziele
Automatisierte, bildbasierte Prozesse können anfällig für vorsätzliche Manipulation von Bildern sein. Am Beispiel der Betrugsprävention soll den Zuhörern aufgezeigt werden, welche Möglichkeiten es gibt, diese mit Deep-Learning-Verfahren zu erkennen und entsprechende Gegenmaßnahmen zu ergreifen. Die Erkenntnisse können dann auf andere Prozesse übertragen werden.
Speaker
Barbara Fuchs ist Teamleiterin in der Abteilung Forschung & Entwicklung bei der ControlExpert GmbH. Während ihres Mathematikstudiums lernte sie erste Methoden des Maschinellen Lernens kennen und schloss das Studium mit einer Promotion in Numerischer Mathematik ab. Bei ControlExpert vertiefte sie ihr Wissen als Data Scientist in verschiedenen Bereichen wie Predictive Modelling und Bilderkennung.
Sebastian Schoenen ist verantwortlich für die Abteilung Forschung & Entwicklung bei der ControlExpert. Während seiner Promotion in Physik an der RWTH Aachen spezialisierte er sich auf den Bereich Big Data Analytics und Machine Learning. Anschließend vertiefte Sebastian sein Wissen zunächst als Data Scientist und später Teamleiter in verschiedenen Bereichen wie Bilderkennung und Predictive Modeling.
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