Использование методов глубокого обучения в задаче обнаружения искажений цифровых изображений

Кузнецов, А.В.

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!

Full metadata record

DC Field	Value	Language
dc.contributor.author	Кузнецов, А.В.
dc.date	2019
dc.date.accessioned	2025-08-22T12:18:14Z	-
dc.date.available	2025-08-22T12:18:14Z	-
dc.date.issued	2019
dc.identifier.identifier	Dspace\SGAU\20190507\76394
dc.identifier.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.
dc.identifier.uri	http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/11559	-
dc.description.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.
dc.description.sponsorship	Настоящая работа была выполнена при поддержке грантов РФФИ № 19-07-00138 и 19-07-00474.
dc.language	rus
dc.publisher	Изд-во «Новая техника»
dc.title	Использование методов глубокого обучения в задаче обнаружения искажений цифровых изображений
dc.title.alternative	Digital image forgery detection using deep learning approach
dc.type	Article
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ispolzovanie-metodov-glubokogo-obucheniya-v-zadache-obnaruzheniya-iskazhenii-cifrovyh-izobrazhenii-76394
local.identifier.olduri	http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Ispolzovanie-metodov-glubokogo-obucheniya-v-zadache-obnaruzheniya-iskazhenii-cifrovyh-izobrazhenii-76394
Appears in Collections:	Информационные технологии и нанотехнологии

Files in This Item:

File	Description	Size	Format
paper52.pdf		345.37 kB	Adobe PDF	View/Open

Show simple item record