Information Hiding in Images Using Neural Network

2023

Жабық қол жеткізу Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ubmk59864.2023.10286608
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

This research work is very relevant in the field of image processing using artificial intelligence techniques. In today's world where information security plays an important role, developing methods to detect and analyze hidden data in images is a necessity. The aim of the research is to investigate and develop image processing methods using artificial intelligence techniques to improve the accuracy and efficiency of image processing. This may include creating new neural network models, exploring different data preprocessing techniques, optimizing computational processes and exploring the use of generative models for image synthesis and enhancement. During the experiment, it was proved that, as a result of training the neural network, the values of the loss function decreases during the training process, which in turn means improvements in the model. The model was trained in the Kaggle service.