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      전처리 방식에 따른 AI 이미지와 실사 이미지의 분류 성능 비교

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      국문 초록 (Abstract)

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      본 연구는 생성이미지와 실사이미지의 분류를 위한 최적의 이미지 전처리 기법을 탐색한다. Stable diffusion과 크롤링을 통해 구축한 데이터셋에 sharpening, grayscale, canny, diffusion, ELA(Error Level Analysis) 총 5가지 전처리 기법을 적용하여 모델별 성능을 비교하고자 한다.
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      본 연구는 생성이미지와 실사이미지의 분류를 위한 최적의 이미지 전처리 기법을 탐색한다. Stable diffusion과 크롤링을 통해 구축한 데이터셋에 sharpening, grayscale, canny, diffusion, ELA(Error Level Analy...

      본 연구는 생성이미지와 실사이미지의 분류를 위한 최적의 이미지 전처리 기법을 탐색한다. Stable diffusion과 크롤링을 통해 구축한 데이터셋에 sharpening, grayscale, canny, diffusion, ELA(Error Level Analysis) 총 5가지 전처리 기법을 적용하여 모델별 성능을 비교하고자 한다.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 사전연구
      • 2.1 Stable Diffusion
      • 2.2 Canny
      • 요약
      • 1. 서론
      • 2. 사전연구
      • 2.1 Stable Diffusion
      • 2.2 Canny
      • 2.3 GrayScale
      • 2.4 Sharpening
      • 2.5 ELA(Error-Level-Analysis)
      • 3. 실험방법
      • 3.1 실험준비
      • 3.2 결과해석
      • 4. 결론
      • 참고문헌
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