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1.
隐写分析是防范由隐写术进行信息隐藏所带来危害的有效方法。图像隐写分析方法主要用于检测图像是否被隐写术嵌入隐秘信息。通用型图像隐写分析能够针对广泛类型的隐写术进行检测,该类方法一般采用从图像提取的统计特征和分类器模型进行。当前的高性能隐写分析一般采用高维特征和集成分类器进行。高维特征能够较好地表达图像统计特性中被隐写术扰动的成分,但另一方面,高维特征具有较多的冗余和无效成分,因此进行特征选择能较好的提升效率。本文提出一种使用线性规划的特征选择模型,该模型可与集成分类器协同使用,同时考虑集成分类器中子分类器的检测精度和多个子分类器使用特征的多样性。实验证明,本文提出的方法对多个隐写术的检测性能有较好的提升。  相似文献   
2.
当前JPEG图像隐写分析方法往往只使用线性滤波器生成残差图像,导致残差图像类型过于单一,影响隐写检测性能。鉴于此,提出了基于非线性残差的JPEG图像隐写分析方法。首先,从现有JPEG图像隐写分析方法已有的线性残差图像中选择合适的图像组,对其采用逐像素取小和取大运算,在没有明显增加计算复杂度的情况下,得到非线性残差图像。其次,根据JPEG相位,将非线性残差图像划分为子图像,提取子图像直方图特征。再次,充分考虑非线性运算的影响,设计合适的特征对称合并方法。最后,将合并后的直方图特征拼接形成最终的隐写分析特征。实验结果表明,线性和非线性残差图像相结合能够有效地增加残差图像和隐写分析特征的多样性,从而提升JPEG图像隐写检测性能。  相似文献   
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