Samara University Repository
Welcome to the Samara University repository!
This is an open electronic archive created to preserve and disseminate the scientific results of our university. The works of researchers, faculty members, and students are available to everyone for academic and research purposes.
The repository contains dissertations, research articles, educational and methodological materials, monographs, and regulatory documents. The collections cover a wide range of fields: from aerospace technologies, engine engineering, and computer science to history, linguistics, mathematics, and ecology. The archive brings together the scientific heritage of the university, including materials prepared during the period of Samara State Aerospace University and Samara State University.
Looking for publications by author, title, date, or subject? Full-text search will provide relevant results. Want to explore the academic life more closely? Browse materials by the universityâs organizational units.
Descriptions of all publications and articles available in the repository can be found in the libraryâs electronic catalog. Staff and students can log in via the menu "Login -> My Resource Archive" using their personal account credentials (SSAU_id).
Use the archive for study, research, and professional development!
| Title: | Использование методов глубокого обучения в задаче обнаружения искажений цифровых изображений |
| Other Titles: | Digital image forgery detection using deep learning approach |
| Authors: | Кузнецов, А.В. |
| Issue Date: | 2019 |
| Publisher: | Изд-во «Новая техника» |
| Citation: | Кузнецов А.В. Использование методов глубокого обучения в задаче обнаружения искажений цифровых изображений / А.В. Кузнецов // Сборник трудов ИТНТ-2019 [Текст] : V междунар. конф. и молодеж. шк. "Информ. технологии и нанотехнологии" : 21-24 мая : в 4 т. / Самар. нац.-исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем. обраб. изобр. РАН-фил. ФНИЦ "Кристаллография и фотоника" РАН; [под ред. Р. В. Скиданова]. - Самара: Новая техника, 2019. - Т. 2: Обработка изображений и дистанционное зондирование Земли. – 2019. – С. 373-376. |
| Abstract: | В данной работе представлен алгоритм обнаружения одного из наиболее часто применяемых видов искажений цифровых изображений – сплайсинга или склейки. В основе алгоритма лежит использование сверточной нейронной сети VGG-16. Полученные результаты демонстрируют высокое качество обнаружения изображений, содержащих искусственные искажения в сравнении с существующими решениями. This paper presents an algorithm for detecting one of the most commonly used digital images forgery - splicing. The algorithm is based on the use of the VGG-16 convolutional neural network. The results obtained demonstrate high classification quality of images with artificial distortions in comparison with existing solutions. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/11559 |
| Appears in Collections: | Информационные технологии и нанотехнологии |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| paper52.pdf | 345.37 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.