인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
최근 생성형 인공지능 기술의 발전으로 실제 이미지와 구분하기 어려운 합성 및 조작 이미지가 증가하면서, 시각 정보의 신뢰성 문제가 대두되고 있다. 기존의 이미지 판별 기법은 이미지 단위 분류에 주로 의존하여, 조작 영역의 위치를 설명하는 데 한계를 가진다. 본 논문에서는 CvT-13을 백본으로 사용하는 분류 및 분할 기반 이미지 판별 시스템을 제안한다. 분류 모델은 실제 이미지와 생성·조작 이미지를 이미지 단위에서 구분하고, 분할 모델은 픽셀 단위 예측을 통해 조작 의심 영역의 공간적 위치를 추정한다. 또한 분할 결과에 시각화 기법을 적용하고, Pointing Game 및 mIoU 평가를 통해 공간적 판별 능력을 정량적으로 분석하였다. 실험 결과, 제안한 모델은 안정적인 분류 성능과 함께 조작 영역의 핵심 위치를 일정 수준 이상 식별할 수 있음을 확인하였다.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
