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CNN 모델과 엔트로피 특성을 결합한 영상 스테가노그래피 판별
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| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | 박종일 | - |
| dc.date.accessioned | 2022-07-09T13:57:37Z | - |
| dc.date.available | 2022-07-09T13:57:37Z | - |
| dc.date.created | 2021-05-14 | - |
| dc.date.issued | 2019-06 | - |
| dc.identifier.uri | https://scholarworks.bwise.kr/hanyang/handle/2021.sw.hanyang/147534 | - |
| dc.description.abstract | 본 논문에서는 영상에 다른 영상 정보가 숨겨져 있는지를 판별하기 위하여 딥러닝 네트워크와 영상의 엔트로피 특성을 결합한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 스테가노그래피 판별 기법에서는 영상 스테가노그래피 부호화 라이브러리를 이용하여 숨겨진 것으로 의심되는 영상을 우선 추출하고, 추출된 신호가 정상적인 영상인지를 자동으로 판별함으로써, 숨겨진 영상을 복원하는 구조를 갖는다. 이 때, 올바르게 복원된 일반적인 영상신호와 제대로 복원되지 않은 잡음성 영상신호를 딥러닝 네트워크와 엔트로피 특성으로 학습하여 판별한다. 딥러닝만으로는 정상적인 영상영역과 비정상적인 영상신호를 판별하는데 한계가 있으며, 딥러닝 네트워크를 통하여 비정상 영상으로 판별된 영상 패치에 대해서는 엔트로피 특성을 적용한 판별기를 거치도록 하여, 정상 영상을 놓치는 문제점을 해결하고 있다. 본 논문에서 제안한 영상 스테가노그래피 판별구조를 이용하면, 딥러닝만으로 이루어진 기존의 방식보다 40% 정도 정상 영상을 더 정확하게 복원하는 효과를 확인하였다. | - |
| dc.language | 한국어 | - |
| dc.language.iso | ko | - |
| dc.publisher | 한국군사과학기술학회 | - |
| dc.title | CNN 모델과 엔트로피 특성을 결합한 영상 스테가노그래피 판별 | - |
| dc.type | Article | - |
| dc.contributor.affiliatedAuthor | 박종일 | - |
| dc.identifier.bibliographicCitation | 2019 한국군사과학기술학회 종합학술대회, pp.2449 - 2450 | - |
| dc.relation.isPartOf | 2019 한국군사과학기술학회 종합학술대회 | - |
| dc.citation.title | 2019 한국군사과학기술학회 종합학술대회 | - |
| dc.citation.startPage | 2449 | - |
| dc.citation.endPage | 2450 | - |
| dc.type.rims | ART | - |
| dc.type.docType | Proceeding | - |
| dc.description.journalClass | 3 | - |
| dc.description.isOpenAccess | N | - |
| dc.description.journalRegisteredClass | other | - |
| dc.identifier.url | file:///C:/Users/HYU/Downloads/KIMST_2019_program.pdf | - |
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Collections - 서울 공과대학 > 서울 컴퓨터소프트웨어학부 > 1. Journal Articles
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