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전처리 방식에 따른 AI 이미지와 실사 이미지의 분류 성능 비교
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- 통권
- 2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
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- 페이지
- pp.157-160
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A444617
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원문정보
초록
- 한국어
- 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
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
키워드
Image Preprocessing AI Generated image CNN ViT Computer Vision Deep Learning Stable Diffusion GrayScale Sharpening Canny ELA Deep Fake저자
간행물 정보
발행기관
-
- 발행기관명
- 한국경영정보학회 [The Korea Society of Management information Systems]
- 설립연도
- 1989
- 분야
- 사회과학>경영학
- 소개
- 이 학회는 경영정보학의 연구 및 교류를 촉진하고 학문의 발전과 응용에 공헌함을 목적으로 합니다.
간행물
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- 간행물명
- 한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
- 간기
- 반년간
- 수록기간
- 1990~2025
- 십진분류
- KDC 325 DDC 658
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