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전처리 방식에 따른 AI 이미지와 실사 이미지의 분류 성능 비교

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  • 발행기관
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  • 통권
    2023년도 한국경영정보학회 추계 학술대회 (2023.11)바로가기
  • 페이지
    pp.157-160
  • 저자
    권소희, 최현성, 김웅기, 엄소은, 손명균, 이충권
  • 언어
    한국어(KOR)
  • 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 Fake

저자

  • 권소희 [ 계명대학교 공과대학 ]
  • 최현성 [ 계명대학교 경영대학 ]
  • 김웅기 [ 계명대학교 경영대학 ]
  • 엄소은 [ 계명대학교 공과대학 ]
  • 손명균 [ 계명대학교 자연과학대학 ]
  • 이충권 [ 계명대학교 경영대학 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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

  • 간행물명
    한국경영정보학회 정기 학술대회 [KMIS Conference]
  • 간기
    반년간
  • 수록기간
    1990~2026
  • 십진분류
    KDC 325 DDC 658

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