• 정보보호학회논문지
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• 제33권4호
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• pp.671-685
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• 2023

인공지능이 이미지 편집 기술에 적용되어 조작 흔적이 거의 없는 고품질 이미지를 생성할 수 있게 되었다. 그러나 이러한 기술들은 거짓 정보 유포, 증거 인멸, 사실 부인 등의 범죄 행위에 악용될 수 있기 때문에 이에 대응하기 위한 방안이 필요하다. 본 연구에서는 이미지 조작을 탐지하기 위해 이미지 파일 분석과 모바일 포렌식 아티팩트 분석을 수행한다. 이미지 파일 분석은 조작된 이미지의 메타데이터를 파싱하여 Reference DB와 비교분석을 통해 조작여부를 탐지하는 방법이다. Reference DB는 이미지의 메타데이터에 남는 조작 관련 아티팩트를 수집하는 데이터베이스로서, 이미지 조작을 탐지하는 기준이 된다. 모바일 포렌식 아티팩트 분석은 이미지 편집 도구와관련된 패키지를 추출하고 분석하여 이미지 조작을 탐지하도록 한다. 본 연구에서 제안하는 방법론은 기존의 그래픽적 특징기반 분석의 한계를 보완하고, 이미지 처리 기법과 조합하여 오탐을 줄일 수 있도록 한다. 연구 결과는 이러한 방법론이 디지털 포렌식 조사 및 분석에 유의미하게 활용될 수 있음을 보여준다. 또한, 조작된 이미지 데이터셋과 함께 이미지 메타데이터 파싱 코드와 Reference DB를 제공하여 관련 연구에 기여하고자 한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1671-1686
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• 2022

Face manipulation tools represented by Deepfake have threatened the security of people's biological identity information. Particularly, manipulation tools with deep learning technology have brought great challenges to Deepfake detection. There are many solutions for Deepfake detection based on traditional machine learning and advanced deep learning. However, those solutions of detectors almost have problems of poor performance when evaluated on different quality datasets. In this paper, for the sake of making high-quality Deepfake datasets, we provide a preprocessing method based on the image pixel matrix feature to eliminate similar images and the residual channel attention network (RCAN) to resize the scale of images. Significantly, we also describe a Deepfake detector named Cascaded-Hop which is based on the PixelHop++ system and the successive subspace learning (SSL) model. By feeding the preprocessed datasets, Cascaded-Hop achieves a good classification result on different manipulation types and multiple quality datasets. According to the experiment on FaceForensics++ and Celeb-DF, the AUC (area under curve) results of our proposed methods are comparable to the state-of-the-art models.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제17권1호
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• pp.67-73
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• 2019

In the current era of digital technology, and with the help of existing software, digital photo manipulation is becoming easier and faster. One example of this is the development of powerful image processing software that makes it easy for a digital image to be manipulated and edited. It is therefore very important to protect and maintain public trust in digital images. Several methods have been developed to detect image manipulation. In this paper, we compare two methods for detecting image duplication due to copy-move actions, namely the polar coordinate system and the histogram of oriented gradients methods. The former is a method based on the transfer of a Cartesian image to a polar form, making it easy to tell whether there are objects that have undergone a copy/move in an image, while the latter is a method for retrieving information related to the distribution, which uses a target in the local area as a tool to represent the shape of the target. We compare the accuracy, speed and memory usage of these two methods.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.76-83
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• 2012

In a real-time indoor place recognition system using image features detection, specific markers included in input image should be detected exactly and quickly. However because the same markers in image are shown up differently depending to movement, direction and angle of camera, it is required a method to solve such problems. This paper proposes a technique to extract the features of object without regard to change of the object scale. To support real-time operation, it adopts SURF(Speeded up Robust Features) which enables fast feature detection. Another feature of this system is the user mark designation which makes possible for user to designate marks from input image for location detection in advance. Unlike to use hardware marks, the feature above has an advantage that the designated marks can be used without any manipulation to recognize location in input image.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2002년도 춘계공동학술대회
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• pp.1093-1096
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• 2002

In this paper, a new semi-automated cyber character generating method is presented. Local edge detection tools extract face contour from graphic image files. Some graphic manipulation process detailed touch to obtain neat face contour. This method shortens the making process dramatically while maintaining the good quality similar to real face image. Some of the processed images are illustrated for clear explanation.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.227-232
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• 2018

이미지 편집 툴의 발전으로 일반 사용자도 원본 이미지를 조작하여 실제와 다른 영상 정보를 전달하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 사회적 변화에 따라 이미지의 신뢰도는 매우 낮아지게 되었고 이미지의 조작여부를 검출하는 시스템의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 마코프 특징을 이용하여 이미지 조작 여부를 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법은 전체 입력 이미지에서 마코프 특징을 추출하고, 그 중 위조 여부 검출에 사용되지 않는 불필요한 특징을 제거한다. 따라서 제안하는 기술은 위조 검출에 사용되는 마코프 특징의 수를 감소시켜 전체 검출 속도를 향상시키는 효과가 있다. 실험을 통해 제안하는 방법은 상대적으로 낮은 복잡도로 우수한 위조 검출 성능을 보임을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.27-34
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• 2003

오늘날, 디지털 이미지 도구 프로그램은 전문가가 아니더라도 누구나 개인용 컴퓨터를 이용하여 쉽고 빠르게 영상을 조작하여 사용할 수 있게 되었다. 그 결과 디지털 컨텐츠의 저작권 보호 및 변조된 영상의 무결성을 보증하는 것이 주요 문제가 되고있다. 본 논문에서는 워터마크 정보는 물론 조작된 영상의 위치까지 검출할 수 있는 하이브리드 워터마킹 알고리즘을 설계하였다. 이를 위해 이산 웨이블릿 변환을 이용하여 영상의 저주파 대역에 PN-시권스를 워터마크로 삽입하였고, 원영상 없이도 검출이 가능하게 하였다. 워터마크 신호를 파괴하기 위한 다양한 공격의 실험 결과 제안한 알고리즘은 강인성을 나타내었고 추출 후 변조된 영상의 위치도 확인할 수 있었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.203-208
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• 2019

디지털 워터마킹은 디지털 컨텐츠에 대한 불법적인 복제를 방지하기 위한 저작권 보호 용도로 개발 되었으나, 최근에는 의료 영상과 같은 디지털 컨텐츠에 대하여 무결성을 검증하고 불법적인 조작이나 변형 위치를 감지하기 위한 기술로도 활용하고 있다. 디지털 컨텐츠에 대한 불법적인 복제를 방지하기 위한 저작권 보호 기술에서는 디지털 컨텐츠에 삽입된 워터마크가 왜곡이나 필터링과 같은 다양한 공격에 대하여 강인해야 하는 특성이 있어야 한다. 그러나 디지털 컨텐츠에 대한 조작이나 변형을 감지하기 위한 기술에서는 컨텐츠에 대한 사소한 변형에 대해서도 삽입된 워터마크가 쉽게 제거되어야 하는 특성이 있어야 컨텐츠에 대한 변형 여부를 확인할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 영상에 대한 변형이나 조작 여부를 쉽게 확인하기 위한 워터마킹 기술을 제안한다. 제안 방법에서는 영상에 대한 변형 유, 무를 확인하기 위해 전체 영상을 $16{\times}16$ 블록 단위로 변형 여부를 검사하고 변형이 발생 된 블록에 대해서는 $4{\times}4$ 블록 단위로 검사를 수행하여 변형이 발생 된 위치를 확인한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.267-272
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• 2007

본 논문에서는 DCT계수의 특성을 이용하여 조명조건이나 얼굴의 크기에 무관하게 얼굴특징영역을 검출하기 위한 새로운 방법을 제안한다. 일반적으로 영상을 DCT변환하면 영상의 에너지가 저주파영역에 집중되는 특성을 가지나 얼굴 특징요소들은 얼굴영상에서 비교적 고주파 성분들을 포함하고 있기 때문에 저주파에 해당되는 DCT계수들의 일부를 제거한 후 역변환을 취하면 얼굴특징영역이 강조된 영상을 얻을 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 DCT변환된 영상으로부터 저주파 계수의 일부를 제거하여 얼굴특징요소 후보들을 추출한 후 템플릿을 적용하여 얼굴특징요소 영역을 결정한다. 얼굴특징요소 영역이 결정되면 얼굴특징요소 추출 알고리즘을 적용하여 눈. 코, 입을 구별한다. 제안된 알고리즘을 MIT의CBCL DB와 Yale facedatabase B 에 적용하여 실험하였다. 실험결과 DCT변환된 영상에서 저주파 일부의 계수를 제거한 후 얼굴 특징영역을 검출했을 경우 그렇지 않은 영상보다 영상의 크기와 조명조건의 변화에 무관하게 인식성능이 향상됨을 알 수 있었다.

• 로봇학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.299-305
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• 2021

In this study, the task of robotic tidy-up is to clean the current environment up exactly like a target image. To perform a tidy-up task using a robot, it is necessary to estimate the pose of various objects and to classify the objects. Pose estimation requires the CAD model of an object, but these models of most objects in daily life are not available. Therefore, this study proposes an algorithm that uses point cloud and PCA to estimate the pose of objects without the help of CAD models in cluttered environments. In addition, objects are usually detected using a deep learning-based object detection. However, this method has a limitation in that only the learned objects can be recognized, and it may take a long time to learn. This study proposes an image matching based on few-shot learning and Siamese network. It was shown from experiments that the proposed method can be effectively applied to the robotic tidy-up system, which showed a success rate of 85% in the tidy-up task.