| 段俊逸,李姝湲,狄富强.基于随机蕨的集成分类图像隐写分析算法[J].光电子激光,2016,27(11):1238~1245 |
| 基于随机蕨的集成分类图像隐写分析算法 |
| An image steganalysis algorithm based on random ferns and ensemble learning |
| 投稿时间：2016-01-07 |
| DOI： |
| 中文关键词: 信息隐藏 隐写分析 随机蕨 集成学习 |
| 英文关键词:information hiding steganalysis random ferns ensemble learning |
| 基金项目:国家自然科学基金(61379152,61403417,61402530)和陕西省自然科学基金(2014JQ8301)资助项目 (1.武警工程大学 研究生管理大队,陕西 西安 710086； 2.武警工程大学 电子技术系,陕西 西安 710086) |
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| 中文摘要: |
| 提出了一种基于随机蕨(random ferns)和集成学习的图像隐写分析算法。首先利 用图像高维特征构 建蕨特征,采用成对采样策略构造样本子集,生成若干个基分类器；然后计算出训练样本 在基分类器中各个蕨的 先验概率并集成各个基分类器,进行隐写检测判别。实验结果表明,本文算法复杂度低,能 有效降低隐写检测错误率。 |
| 英文摘要: |
| A novel image steganalysis algorithm based on random ferns and ensemb le learning is proposed.At first,the random ferns are constructed with high-dimensional steganalysis features,and th e sample subsets are built based on paired sampling stategy,to generate some base classifiers.Then the prior probability of f erns of traning samplings in base classifiers is calculated,which is ensemble to obtain the final results.The experimental r esults show that the proposed algorithm has low complexity,and can effectively r educe the detection error rate. |
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