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표제지

목차

1. 서론 6

1.1. 연구방법론 6

2. 연구 배경 8

2.1. Interpolation의 주기성 분석 8

2.2. Related work 9

2.3. Vision task에서의 transformer 10

3. 방법론 11

3.1. Preprocessing layer 11

3.2. Frequency positional encoding layer 12

3.3. Transformer encoder 13

3.4. Regression layer 14

4. 실험 결과 16

4.1. Experimental setup 16

4.2. Evaluation metric 17

4.3. Results 18

4.4. Comparison experiments 22

4.5. Robustness to JPEG compression 23

4.6. Activation pattern analysis 24

5. 결론 25

5.1. Discussion and Conclusion 25

참고 문헌 26

초록 30

Abstract 31

표목차

표 4-1. Test set M에 대한 preprocessing layer 실험 결과 18

표 4-2. Test set M에서 transformer encoder 구성 비교 19

표 4-3. 제안된 방법과 비교 실험의 전체 검증 결과 21

그림목차

그림 2-1. 1,000장을 평균 낸 고주파 필터를 거친 이미지와 FFT 스펙트럼 결과 (a),(d)는 rotation 15˚, (b),(e)는 scaling 1.2, (c),(f)는 rotation 15˚와 scaling 1.2. 흰색... 9

그림 3-1. geometric transformation matrix 추정을 위한 제안된 network 11

그림 4-1. 검증을 위한 3가지 test set 예시 왼쪽부터: 원본 이미지, test set R, test set S, test set M. 16

그림 4-2. 추정된 factor의 confusion matrix. (a): R, (b): S, (c): M에서 분해된 θ, (d): M에서 분해된 Ŝ[이미지참조] 20

그림 4-3. RMSE 기반 비교 실험. (a): R, (b): S, (c): M에서 분해된 θ, (d): M에서 분해된 Ŝ[이미지참조] 21

그림 4-4. JPEG 압축에 대한 견고성 실험. (오른쪽): M에서 분해된 θ, (왼쪽): M에서 분해된 Ŝ.[이미지참조] 23

그림 4-5. Activation map의 시각화. (a)-(d): preprocessing layer, (e)-(h): transformer encoder의 마지막 layer 24

초록보기

 이미지 기하학적 변환의 블라인드 추정은 디지털 이미지 포렌식에서 중요한 문제이다. 본 논문에서는 이미지의 기하학적 변환 매개변수를 예측할 수 있는 end-to-end transformer-based estimator를 제안한다. 기존의 분류 기반 공식에서 벗어나 우리는 변환 행렬을 직접 추정함으로써 보다 일반화된 방법을 제공했다. 내재된 resampling artifact의 frequency peak 위치가 기하학적 변환에 명시적인 단서를 제공한다는 점에 주목한다. 이 기능을 활용하기 위해 공간 주파수의 직접적인 분석을 위해 fast Fourier transform 및 multi-head self-attention의 positional encoding을 사용한다. Regression layer를 transformer 이후에 결합함으로써 이미지의 기하학적 변환 매개변수를 효과적으로 분석한다. 공개된 데이터베이스를 사용한 광범위한 비교 실험을 통해 제안된 방법은 기존 방법보다 더 높은 예측 성능을 나타내며 JPEG 압축에 대한 견고성도 입증한다.

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