
Footage dalam dunia forensik digital selalu datang dalam keadaan tidak bagus seperti buram, kualitas rendah, bahkan tidak jelas. Padahal dalam forensik digital yang di butuhkan adalah informasi dan kejelasan dari bukti tersebut. Terdapat kebutuhan mendesak dari bidang forensik yang seringkali memerlukan citra digital yang berkualitas tinggi, terutama dalam situasi di mana terdapat suatu kejahatan dengan barang bukti jejak digital contohnya berupa citra digital. Dengan menggunakan GANs memiliki kemampuan untuk merekonstruksi citra dari kualitas rendah menjadi berkualitas tinggi, cocok untuk mengatasi masalah dalam forensik digital seperti Gaussian blur, citra berkualitas rendah, buram, dan pixelated. Peningkatan kualitas citra, terutama pada wajah, memperjelas objek dan subjek dalam citra, memudahkan proses identifikasi dalam penyelidikan forensik. GANs juga dapat merekonstruksi lingkungan sekitar citra dengan baik. Seluruh ukuran citra dapat direstorasi menggunakan GANs. Penelitian menetapkan faktor skala tinggi (2x2 dan 4x4) untuk memperbesar citra, meningkatkan resolusi secara signifikan. Diperlukan studi lebih lanjut untuk memperluas cakupan GFPGAN, seperti restorasi citra non-wajah dan pemulihan citra dalam konteks lainnya. Gunakan perangkat keras yang memiliki ruang penyimpanan besar untuk mempercepat proses rekontruksi.
| selected citations These citations are derived from selected sources. This is an alternative to the "Influence" indicator, which also reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | 0 | |
| popularity This indicator reflects the "current" impact/attention (the "hype") of an article in the research community at large, based on the underlying citation network. | Average | |
| influence This indicator reflects the overall/total impact of an article in the research community at large, based on the underlying citation network (diachronically). | Average | |
| impulse This indicator reflects the initial momentum of an article directly after its publication, based on the underlying citation network. | Average |
