Например, Бобцов

ПРИМЕНЕНИЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ АРХИТЕКТУРЫ U-NET ДЛЯ ЗАДАЧИ ЛОКАЛИЗАЦИИ НАРУШЕНИЙ ЦЕЛОСТНОСТИ ЦИФРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ

Аннотация:

Предмет исследования. Исследована применимость нейронной сети архитектуры U-Net для задачи локализации модификаций на изображении. Реализован метод, позволяющий определять модифицированное изображение и выделять часть изображения, на котором было обнаружено изменение. Метод. Использован подход на основе глубокого машинного обучения — нейронной сети. Исследована архитектура нейронной сети U-Net. В качестве базы для обучения модели создан тренировочный набор данных с оригинальными изображениями и изображениями, модифицированными с помощью графического редактора. Предложенный метод использует структуру изображения на уровне отдельных пикселей. Основные результаты. Обученная модель показала высокий, до 80 % уровень распознавания модификаций яркости и до 64 % копирования-сдвига. Практическая значимость. Полученный результат может быть применен на практике в криминалистике для выявления модифицированных фрагментов изображения и при защите авторского права.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО