Отрывок: К входным данным применяется процедура Обработка изображений и дистанционное зондирование Земли А.В. Кузнецов V Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2019) 375 нормализации, которая приводит входные данные в диапазон от 0 до 1. Общее количество параметров, которые должны быть настроены на этапе обучения в предлагаемой сети, составляет 869154. 3. Экспериме...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorКузнецов, А.В.-
dc.contributor.authorKuznetsov, A.V.-
dc.date.accessioned2019-05-08 12:20:33-
dc.date.available2019-05-08 12:20:33-
dc.date.issued2019-
dc.identifierDspace\SGAU\20190507\76394ru
dc.identifier.citationКузнецов А.В. Использование методов глубокого обучения в задаче обнаружения искажений цифровых изображений / А.В. Кузнецов // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст] : V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии" : 21-24 мая : в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. Р. В. Скиданова]. - Самара: Новая техника, 2019. - Т. 2: Обработка изображений и дистанционное зондирование Земли. – 2019. – С. 373-376.ru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ispolzovanie-metodov-glubokogo-obucheniya-v-zadache-obnaruzheniya-iskazhenii-cifrovyh-izobrazhenii-76394-
dc.description.abstractВ данной работе представлен алгоритм обнаружения одного из наиболее часто применяемых видов искажений цифровых изображений – сплайсинга или склейки. В основе алгоритма лежит использование сверточной нейронной сети VGG-16. Полученные результаты демонстрируют высокое качество обнаружения изображений, содержащих искусственные искажения в сравнении с существующими решениями. This paper presents an algorithm for detecting one of the most commonly used digital images forgery - splicing. The algorithm is based on the use of the VGG-16 convolutional neural network. The results obtained demonstrate high classification quality of images with artificial distortions in comparison with existing solutions.ru
dc.description.sponsorshipНастоящая работа была выполнена при поддержке грантов РФФИ № 19-07-00138 и 19-07-00474.ru
dc.language.isorusru
dc.publisherИзд-во «Новая техника»ru
dc.titleИспользование методов глубокого обучения в задаче обнаружения искажений цифровых изображенийru
dc.title.alternativeDigital image forgery detection using deep learning approachru
dc.typeArticleru
dc.textpartК входным данным применяется процедура Обработка изображений и дистанционное зондирование Земли А.В. Кузнецов V Международная конференция и молодёжная школа «Информационные технологии и нанотехнологии» (ИТНТ-2019) 375 нормализации, которая приводит входные данные в диапазон от 0 до 1. Общее количество параметров, которые должны быть настроены на этапе обучения в предлагаемой сети, составляет 869154. 3. Экспериме...-
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Описание Размер Формат  
paper52.pdf345.37 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.