노이즈 기반의 새로운 피쳐(feature)와 SVM에 기반한 개선된 CG(Computer Graphics) 및 PI(Photographic Images) 판별 방법

Vol. 24, No. 2, pp. 311-318, 4월. 2014
10.13089/JKIISC.2014.24.2.311, Full Text:
Keywords: jpeg, Computer graphics, Photographic images, Features, SVM
Abstract

컴퓨터 그래픽 기술은 사람의 눈으로 컴퓨터 그래픽과 카메라로 촬영한 사진을 구분하기 힘들 정도로 발전하였다. 그래픽 기술의 진보는 인간에게 많은 편의를 주었으나 악의적인 조작 편집 및 사기 기법으로 사용되는 등 부작용도 수반하였다. 이에 대응하기 위해 이미지의 피쳐(feature)를 이용하여 컴퓨터 그래픽을 판별해내는 알고리즘에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 알고리즘을 직접 검증해보고 컴퓨터 그래픽의 특성을 잘 나타내는 노이즈에 기반한 새로운 피쳐를 제안한다. 또한 선행 연구에서 제안한 피쳐와 함께 SVM(Support Vector Machine)을 활용하여 판별 정확도를 높이는 방법을 소개한다.

Statistics
Show / Hide Statistics

Statistics (Cumulative Counts from December 1st, 2017)
Multiple requests among the same browser session are counted as one view.
If you mouse over a chart, the values of data points will be shown.


Cite this article
[IEEE Style]
D. Jeong, H. Chung, I. Hong and S. Lee, "New feature and SVM based advanced classification of Computer Graphics and Photographic Images," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 24, no. 2, pp. 311-318, 2014. DOI: 10.13089/JKIISC.2014.24.2.311.

[ACM Style]
DooWon Jeong, Hyunji Chung, Ilyoung Hong, and Sangjin Lee. 2014. New feature and SVM based advanced classification of Computer Graphics and Photographic Images. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 24, 2, (2014), 311-318. DOI: 10.13089/JKIISC.2014.24.2.311.