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...
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2023
Korean
Image Preprocessing ; AI Generated image ; CNN ; ViT ; Computer Vision ; Deep Learning ; Stable Diffusion ; GrayScale ; Sharpening ; Canny ; ELA ; Deep Fake
325
학술저널
157-160(4쪽)
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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.
목차 (Table of Contents)
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