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| 한글제목(Korean Title) |
CNN으로 생성된 Image는 Pixel 안에 흔적을 남기는가? |
| 영문제목(English Title) |
Do CNN-generated images leave fingerprints on pixels? |
| 저자(Author) |
한병현
김나훈
서지원
ByungHyun Han
NaHun Kim
JiWon Seo
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| 원문수록처(Citation) |
VOL 49 NO. 02 PP. 0672 ~ 0674 (2022. 12) |
한글내용
(Korean Abstract) |
최근 GAN으로 생성된 Fake Image는 사람이 보기에 분류하기 어려울 정도로 Real Image와 높은 유사도를 보이고 있다. 동시에 CNN 구조를 기반으로 한 Fake Image Detection Model 연구도 진행되었다. 특히 Detection Model의 일반화를 통해 교차 Dataset 평가에서도 좋은 성능을 내는 연구가 있는데, 이러한 결과를 통해 Detection Model이 일반화가 잘 되었다고 볼 수 있지만 GAN으로 생성된 Image가 공통된 흔적(Fingerprints)을 가지고 있다는 가능성을 제시하기도 한다. 본 논문에서는 GAN에서 만들어진 Image의 공통된 흔적을 찾기 위해 Context적인 의미가 다양한 Detection Model에 Layer-wise Relevance Propagation(LRP)을 적용하여 기여도(Relevance-Score)를 Image의 Pixel 단위로 표현하고 분석하였다. 그 결과 Real/Fake Detection Task에 높은 성능을 보이는 여러 Model이 같은 Image의 Pixel 영역에서 서로 다른 부분을 판단 근거로 삼는 것을 확인하였다. 우리의 연구 결과는 GAN에서 생성된 Image가 가지는 공통된 흔적이 Image Pixel에는 존재하지 않는다는 것을 보이며 범용적인 Detection이 되는 Model이 보는 흔적이 다른 영역에 존재할 수 있다는 가능성을 시사한다. |
영문내용
(English Abstract) |
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