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文献
J-GLOBAL ID：202202248379447019
整理番号：22A1174294
MixNet:コンテンツ適応ステガノグラフィによって生成されるステゴ画像を検出するための特徴抽出器としての畳込みニューラルネットワークのロバストな混合【JST・京大機械翻訳】
MixNet: A Robust Mixture of Convolutional Neural Networks as Feature Extractors to Detect Stego Images Created by Content-Adaptive Steganography
Amrutha E.
(Centre for Image Processing and Pattern Recognition, Department of Electronics and Communication Engineering, MEPCO Schlenk Engineering College (Autonomous), Sivakasi, India)
,
Arivazhagan S.
(Centre for Image Processing and Pattern Recognition, Department of Electronics and Communication Engineering, MEPCO Schlenk Engineering College (Autonomous), Sivakasi, India)
,
Sylvia Lilly Jebarani W.
(Centre for Image Processing and Pattern Recognition, Department of Electronics and Communication Engineering, MEPCO Schlenk Engineering College (Autonomous), Sivakasi, India)
資料名：
Neural Processing Letters
(Neural Processing Letters)
巻： 54 号： 2 ページ： 853-870 発行年： 2022年
JST資料番号： W0953A ISSN： 1370-4621 CODEN： NPLEFG 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： ドイツ (DEU) 言語： 英語 (EN)
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