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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.12
- 수록면
- 111 - 121 (11page)
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정보의 주요 전달체로서 디지털 이미지는 점점 더 중요해지고 있다. 그러나 이미지 획득 장비의 대중화와 이미지 편집 소프트웨어의 급속한 발전으로 인해, 최근 몇 년간 디지털 이미지 위조사건이 잇따라 발생해 이미지의 신뢰도를 떨어뜨릴 뿐만 아니라 사회와 개인에게도 큰 악영향을 미치고 있다. 이미지 복사-붙여넣기 변조(image copy-paste tampering)는 가장 일반적인 유형의 이미지 변조 중 하나이며, 조작이 쉽고 효과적이기 때문에 디지털 이미지 의미 정보 변경에 자주 사용된다. 본 논문에서는 이미지 복사 및 붙여넣기의 변조 탐지 방법을 연구하여 이미지 콘텐츠의 진정성과 무결성을 보호하는 방법이 제안되었다. 딥러닝의 우수한 학습과 분석능력을 감안해 영상처리작업이 남긴 흔적을 활용해 영상 속 원본 영역과 변조된 영역을 구분하는 딥러닝 기반 변조 검출법 2가지가 제안되었다. 또한 실험을 통해 이론적 근거의 합리성, 변조 탐지, 위치 및 분류의 정확성을 검증하였다.
목차
[Abstract]
[요약]
I. Introduction
II. Related Technology
III. Passive pure blind forensics algorithm of digital image area copying and tampering based on sensor pattern noise
IV. Experimental Process
V. Experimental results
VI. Conclusion
REFERENCES
참고문헌 (25)
참고문헌 신청
Wu-Chih Hu / 2016 / Effective image forgery detection of tampered foreground or background image based on image watermarking and alpha mattes / Multimedia Tools and Applications 75(6):3495~3516
D. Cozzolino / 2017 / Recasting Residual-based Local Descriptors as Convolutional Neural Networks: An Application to Image Forgery Detection / Proceedings of the 5th ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security :159~164
L. Verdoliva / 2014 / A Feature-Based Approach for Image Tampering Detection and Localization / Proceedings of IEEE Workshop on Information Forensics and Security
Khurshid Asghar / 2017 / Copy-move and splicing image forgery detection and localization techniques: a review / Australian Journal of Forensic Sciences 49(3):281~307
R. Wang / 2021 / Watermark Faker: Towards Forgery of Digital Image Watermarking / Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME)
D. Cozzolino / 2017 / Recasting Residual-based Local Descriptors as Convolutional Neural Networks: An Application to Image Forgery Detection / Proceedings of the 5th ACM Workshop on Information Hiding and Multimedia Security :159~164
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