DC Field | Value | Language |
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dc.contributor.advisor | 이흥규 | - |
dc.contributor.advisor | Lee, Heung-Kyu | - |
dc.contributor.author | 유인재 | - |
dc.date.accessioned | 2018-06-20T06:24:09Z | - |
dc.date.available | 2018-06-20T06:24:09Z | - |
dc.date.issued | 2017 | - |
dc.identifier.uri | http://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=675471&flag=dissertation | en_US |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10203/243439 | - |
dc.description | 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학부, 2017.2,[iii, 36 p. :] | - |
dc.description.abstract | 컴퓨터 그래픽 기술이 발전함에 따라 주어진 사진이 카메라로 찍은 것인지, 또는 그래픽 기술을 통해서 생성된 것인지 판단하는 것은 점점 어려워 지고 있다. 한편. 컨벌루션 뉴럴 네트워크를 이용한 이미지 식별 기술이 점점 발전함에 따라 더욱 복잡한 분류 문제를 더 적은 데이터로 해결하는 것이 가능해 지고 있다. 본 연구에서는 이미지의 작은 패치가 어떤 종류의 이미지에서 추출된 것인지 여부를 학습하는 네트워크 구성하였다. 이를 통해 이미지의 그래픽 여부 판단을 기존에 비해 더 정확하고 빠르게 가능하였다. 또한, 패치의 분포를 통하여 이미지의 그래픽 영역을 따로 탐지하는 것이 가능함을 보였고, 리사이즈 등 이미지 프로세싱 과정에 강인함을 보였다. | - |
dc.language | kor | - |
dc.publisher | 한국과학기술원 | - |
dc.subject | 디지털 포렌식 | - |
dc.subject | 출처 장비 인식 | - |
dc.subject | 컴퓨터 그래픽스 | - |
dc.subject | PRCG | - |
dc.subject | 딥 뉴럴 네트워크 | - |
dc.subject | Digital Forensics | - |
dc.subject | Source Identification | - |
dc.subject | Computer Graphics | - |
dc.subject | Deep Neural Network | - |
dc.title | 컨볼루셔널 뉴럴 네트워크를 이용한 사실적인 컴퓨터 그래픽 탐지 | - |
dc.title.alternative | Detecting photorealistic computer graphics using convolutional neural network | - |
dc.type | Thesis(Master) | - |
dc.identifier.CNRN | 325007 | - |
dc.description.department | 한국과학기술원 :전산학부, | - |
dc.contributor.alternativeauthor | Yu, In-Jae | - |
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