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基于随机蕨的集成分类图像隐写分析算法
引用本文: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.
作者姓名:段俊逸  李姝湲  狄富强
作者单位: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;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;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
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)
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。

关 键 词:信息隐藏    隐写分析    随机蕨    集成学习
收稿时间:1/7/2016 12:00:00 AM

An image steganalysis algorithm based on random ferns and ensemble learning
Abstract: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.
Keywords:information hiding  steganalysis  random ferns  ensemble learning
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