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자료유형
학술저널
저자정보
길현선 (고려대학교) 김지호 (고려대학교) 이홍철 (고려대학교)
저널정보
한국정보기술학회 한국정보기술학회논문지 한국정보기술학회논문지 제22권 제6호(JKIIT, Vol.22, No.6)
발행연도
2024.6
수록면
41 - 53 (13page)
DOI
10.14801/jkiit.2024.22.6.41

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디지털 환경에서 조작 이미지는 무분별하게 생성되며, 이에 따라 적응성과 범용성을 갖춘 자동화된 검출 시스템이 요구된다. 기존의 연구에서는 특정 형태의 조작만을 검출하거나 상황에 국한된 모델을 제안하여 다양한 환경에 확장이 어렵다는 한계가 존재하였다. 또한 최신 조작 경향성을 반영한 데이터를 활용한 연구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 다양하고, 새로운 조작 이미지를 효과적으로 검출하고, 확장 가능성을 갖춘 강건한 딥러닝 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 조작된 이미지의 특징을 강화하였으며 다수의 딥러닝 기반 모델에 앙상블 학습을 적용하였다. 주요 결과로는 컨볼루션 신경망(Convolutional Neural Network)과 비전 트랜스포머(Vision Transformer) 기반의 다섯 개의 모델을 앙상블 한 결과 기본 모델과 비교하여 최소 3.45%에서 최대 10.4%의 정확도가 상승하였으며, 특징을 강화한 조작 이미지가 검출 성능에 효과적임을 확인하였다.
#computer vision #image forgery detection #ensemble learning #feature enhancement #CNN #vision transformer

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
Ⅲ. 디지털 이미지 조작 검출 프레임워크
Ⅳ. Experiments
Ⅴ. Conclusions
References

참고문헌 (0)

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