Information Hiding in Images Using Neural Network

2023

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.1109/ubmk59864.2023.10286608
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.