컨볼루셔널 뉴럴 네트워크를 이용한 사실적인 컴퓨터 그래픽 탐지Detecting photorealistic computer graphics using convolutional neural network

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dc.contributor.advisor이흥규-
dc.contributor.advisorLee, Heung-Kyu-
dc.contributor.author유인재-
dc.date.accessioned2018-06-20T06:24:09Z-
dc.date.available2018-06-20T06:24:09Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.urihttp://library.kaist.ac.kr/search/detail/view.do?bibCtrlNo=675471&flag=dissertationen_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10203/243439-
dc.description학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 전산학부, 2017.2,[iii, 36 p. :]-
dc.description.abstract컴퓨터 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.languagekor-
dc.publisher한국과학기술원-
dc.subject디지털 포렌식-
dc.subject출처 장비 인식-
dc.subject컴퓨터 그래픽스-
dc.subjectPRCG-
dc.subject딥 뉴럴 네트워크-
dc.subjectDigital Forensics-
dc.subjectSource Identification-
dc.subjectComputer Graphics-
dc.subjectDeep Neural Network-
dc.title컨볼루셔널 뉴럴 네트워크를 이용한 사실적인 컴퓨터 그래픽 탐지-
dc.title.alternativeDetecting photorealistic computer graphics using convolutional neural network-
dc.typeThesis(Master)-
dc.identifier.CNRN325007-
dc.description.department한국과학기술원 :전산학부,-
dc.contributor.alternativeauthorYu, In-Jae-
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CS-Theses_Master(석사논문)
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