自然图像和计算机生成图像的鉴别技术研究的中期报告.docx

该【自然图像和计算机生成图像的鉴别技术研究的中期报告 】是由【niuww】上传分享，文档一共【2】页，该文档可以免费在线阅读，需要了解更多关于【自然图像和计算机生成图像的鉴别技术研究的中期报告 】的内容，可以使用淘豆网的站内搜索功能，选择自己适合的文档，以下文字是截取该文章内的部分文字，如需要获得完整电子版，请下载此文档到您的设备，方便您编辑和打印。自然图像和计算机生成图像的鉴别技术研究的中期报告自然图像和计算机生成图像的鉴别技术旨在区分真实世界中的物体(自然图像)和由计算机生成的虚拟图像。它在许多应用领域都有着广泛的应用,例如计算机视觉、人机交互、游戏开发等。本研究的中期报告主要介绍了目前该技术的研究现状和研究方法。我们从以下三个方面进行了阐述:,自然图像和计算机生成图像的鉴别技术主要采用深度学****算法,N)和生成对抗网络(GAN)。在CNN中,利用卷积层和池化层等操作对图像进行特征提取和降维,最后经过全连接层得到分类结果。GAN通过让生成器和鉴别器博弈的方式,逐渐优化生成器使其能够生成更加真实的图像,同时让鉴别器能够分辨出真实的图像和生成的图像。,本研究首先需要构建自然图像和计算机生成图像的数据集。和CelebA等公开数据集,并通过OpenCV等图像处理工具生成了计算机生成图像。随后,我们将数据集分为训练集和测试集,N和GAN进行了训练和测试。,N的鉴别技术能够达到较好的效果,其准确率达到了90%以上。而基于GAN的鉴别技术效果相对较差,其准确率只有70%左右。我们还发现,在训练过程中,GAN的收敛速度较慢,并且容易陷入模式崩塌的情况。综上,自然图像和计算机生成图像的鉴别技术具有重要的应用意义和研究价值。本研究还需要进一步研究改善GAN的效果,并以此为基础开展更为具有挑战性的研究工作。