Use este identificador para citar ou linkar para este item: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9225
Registro completo de metadados
Campo DCValorIdioma
dc.creatorMatsuzake, Gustavo Yudi Bientinezi
dc.creatorRibeiro, Paulo Otavio Panichek
dc.creatorOliveira, Wyverson Bonasoli de
dc.date.accessioned2020-11-12T12:02:03Z-
dc.date.available2020-11-12T12:02:03Z-
dc.date.issued2017-12-08
dc.identifier.citationMATSUZAKE, Gustavo Yudi Bientinezi; RIBEIRO, Paulo Otavio Panichek; OLIVEIRA, Wyverson Bonasoli de. Esteganálise de imagens digitais: metodologia para comparação de métodos tradicionais e aprendizagem profunda. 2017. 62 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Sistemas de Informação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Curitiba, 2017.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/9225-
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectCriptografiapt_BR
dc.subjectImagens digitaispt_BR
dc.subjectMetodologiapt_BR
dc.subjectCryptographypt_BR
dc.subjectDigital imagespt_BR
dc.subjectMethodologypt_BR
dc.titleEsteganálise de imagens digitais: metodologia para comparação de métodos tradicionais e aprendizagem profundapt_BR
dc.title.alternativeDigital image stefanalysis: methodology to compare traditional methods and deep learningpt_BR
dc.typebachelorThesispt_BR
dc.description.resumoTradicionalmente a esteganálise é feita utilizando descritores criados através do conhecimento específico da área. Estudos recentes mostraram a eficácia do uso da aprendizagem de características em esteganálise. Esse trabalho propõe uma metodologia de comparação dessas duas abordagens em diferentes ambientes estegoanalíticos. Com essa metodologia foi possível chegar em discernimentos acerca da natureza das abordagens em relação a ambientações de esteganálise. A abordagem tradicional obteve resultados melhores em ambientes de esteganálise direcionada, por outro lado, a abordagem com aprendizagem profunda (deep learning) aparenta ter um poder maior de generalização, assim, tendo resultados melhores em ambientes de esteganálise cega.pt_BR
dc.degree.localCuritibapt_BR
dc.publisher.localCuritibapt_BR
dc.contributor.advisor1Minetto, Rodrigo
dc.contributor.advisor-co1Dorini, Leyza Elmeri Baldo
dc.contributor.referee1Lazzaretti, André Eugênio
dc.contributor.referee2Silva, Ricardo Dutra da
dc.contributor.referee3Dorini, Fábio Antonio
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programBacharelado em Sistemas de Informaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE INFORMACAOpt_BR
Aparece nas coleções:CT - Sistemas de Informação

Arquivos associados a este item:
Arquivo Descrição TamanhoFormato 
CT_COSIS_2017_2_10.pdf4 MBAdobe PDFThumbnail
Visualizar/Abrir


Os itens no repositório estão protegidos por copyright, com todos os direitos reservados, salvo quando é indicado o contrário.