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常见的采用高斯核支持向量机(Gaussian support vector machine, G SVM)分类
算法构建分类器的隐写检测方法对最低比特位(Least significant bit, LSB)匹配隐写算
法均存在训练时间过长的问题。针对这一问题,提出一种改进逻辑回归分类算法,即L曲线
截断正则化迭代重加权最小二乘(L curve truncated regularized iteratively re-we
ighted least squares, LTR IRLS)算法。该算法采用L曲线法来确定适合于隐写特征的Ti
khonov正则算法的近似最优参数,并通过实验寻找出符合隐写特征的截断牛顿算法收敛参数
,从而提高了检测准确率;采用重加权最小二乘法计算最大似然估计,并通过截断牛顿法避免计算最小二乘中的海森矩阵,降低了计算量。理论分析与实验结果证明,针对LSB匹配隐写检测,LTR IRLS分类算法在保证检测准确率优于G SVM分类算法的情况下,极大地降低
了训练时间,从而提高了检测速度。 相似文献
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该文认为在人脸识别中,偏最小二乘回归方法作为一种新的降维方法,在处理小样本问题时具有明显优势,而主元分析方法作为一种传统的降维方法在选择分量时没有考虑类信息,因而有可能忽略掉重要的分类信息。支持向量机(SVM)模式识别方法具备良好的分类性能和鲁棒性。该文提出了一种基于偏最小二乘与支持向量机的人脸识别方法。利用偏最小二乘回归分析对人脸图像进行降维和特征提取,再利用支持向量机对特征向量进行分类识别。ORL人脸库的仿真结果证明偏最小二乘回归方法比主元分析方法更有效。 相似文献
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介绍并比较了支持向量机分类器和最小二乘支持向量机分类器的算法,提出了基于支持向量机的二叉树多分类变压器故障诊断模型.将标准支持向量机(C-SVM)分类器和最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器分别用于变压器故障诊断,通过网格搜索和交叉验证法取得支持向量机的参数,准确率较高.试验结果表明,支持向量机和最小二乘支持向量机在变压器故障诊断中具有很大的应用潜力. 相似文献
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最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性。但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性。文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目。将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点。实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高。 相似文献
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最小二乘支持向量机采用最小二乘线性系统代替传统的支持向量即采用二次规划方法解决模式识别问题,能够有效地减少计算的复杂性.但最小二乘支持向量机失去了对支持向量的稀疏性.文中提出了一种基于边界近邻的最小二乘支持向量机,采用寻找边界近邻的方法对训练样本进行修剪,以减少了支持向量的数目.将边界近邻最小二乘支持向量机用来解决由1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类问题,有效地克服了用1-a-r(one-against-rest)方法构造的支持向量机分类器训练速度慢、计算资源需求比较大、存在拒分区域等缺点.实验结果表明,采用边界近邻最小二乘支持向量机分类器,识别精度和识别速度都得到了提高. 相似文献
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针对二类支持向量机分类器在隐秘图像检测中训练步骤复杂与推广性弱的缺点,提出了一种新的基于遗传算法和一类支持向量机的隐秘图像检测方案。采用遗传算法进行图像特征选择,一类支持向量机作为分类器。实验结果表明,与只利用一类支持向量机分类,但未进行特征选择的隐秘检测方法相比,提高了隐秘图像检测的识别率和系统检测效率。 相似文献
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针对现有隐写分析算法检测性能较差的问题,提出一种基于多小波统计特征的通用隐写分析算法。该算法采用多小波变换对样本图像进行多尺度分解,在各子带中提取广义高斯模型和多小波高阶统计特征,通过结合支持向量机分类器对大量图像样本进行隐写分析。结果表明,与经典的Farid算法相比,该算法提取的多小波统计特征更有效,且具有更高的检测率。 相似文献
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Image complexity and feature mining for steganalysis of least significant bit matching steganography
The information-hiding ratio is a well-known metric for evaluating steganalysis performance. In this paper, we introduce a new metric of image complexity to enhance the evaluation of steganalysis performance. In addition, we also present a scheme of steganalysis of least significant bit (LSB) matching steganography, based on feature mining and pattern recognition techniques. Compared to other well-known methods of steganalysis of LSB matching steganography, our method performs the best. Results also indicate that the significance of features and the detection performance depend not only on the information-hiding ratio, but also on the image complexity. 相似文献
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目的 隐写分析研究现状表明,与秘密信息的嵌入过程相比,图像内容和统计特性差异对隐写检测特征分布会造成更大的影响,这导致图像隐写分析成为了一个"相同类内特征分布分散、不同类间特征混淆严重"的分类问题。针对此问题,提出了一种更加有效的JPEG图像隐写检测模型。方法 通过对隐写检测常用的分类器进行分析,从降低隐写检测特征类内离散度的角度入手,将基于图像内容复杂度的预分类和图像分割相结合,根据图像内容复杂度对图像进行分类、分割,然后分别对每一类子图像提取高维富模型隐写检测特征,构建分类器进行训练和测试,并通过加权融合得到最终的检测结果。结果 在实验部分,对具有代表性的隐写检测特征集提取了两类可分性判据,对本文算法的各类别、区域所提取特征的可分性均得到明显提高,证明了模型的有效性。同时在训练、测试图像库匹配和不匹配的情况下,对算法进行了二分类测试,并与其他算法进行了性能比较,本文算法的检测性能均有所提高,性能提升最高接近10%。结论 本文算法能够有效提高隐写检测性能,尤其是在训练、测试图像库统计特性不匹配的情况下,本文算法性能提升更加明显,更适合于实际复杂网络下的应用。 相似文献
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视频隐写分析技术可以侦测出含有隐藏秘密信息的视频,为社会安全提供保障。视频除了含有图像内的空间信息,还蕴含着相邻帧图像之间的时间信息。针对这一特点,提出一种精细化辨识时空特征的视频隐写分析方法。该方法对视频在时间和空间维度的特征量进行精细化建模。采用Marcov对视频空间层次上的块内和块间过程进行建模,以提取空间特征量。利用差值分析视频时间层次上的变化,以提取时间特征量,并将时间和空间特征量输入到SVM模型中进行训练和检测。实际测试结果表明,该方法能够有效区分载密视频和非载密视频,对3 100段测试视频样本的检测准确率高达97.13%。 相似文献
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针对隐写所导致的RGB彩色图像颜色梯度的改变,提出一种基于颜色梯度矩阵的RGB图像隐写分析算法。算法计算RGB图像颜色梯度方向矩阵及梯度和矩阵,提取梯度能量、梯度均值、梯度方差、梯度熵等16维向量构造隐写分类特征,采用支持向量机(SVM)分类器进行隐写判别。实验结果表明,该算法可以较为准确地检测彩色图像JSteg、F5、OutGuess、Steghide、MB1等隐写,适用于RGB图像隐写的检测,具有较好的通用性 相似文献
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为提高互联网通信的安全性和可靠性,提出一种针对图形交换格式(graphics interchange format,简称GIF)图像的隐密分析算法.该算法基于差分零系数(differential zero coefficients,简称DZC)和索引共生矩阵(index cooccurrencematrix,简称ICM),提取对图像像素间颜色相关性和图像纹理特征变化敏感的36 维统计特征.结合支持向量机(support vector machine,简称SVM)分类技术,实现对GIF 图像中隐密信息的有效检测.实验结果表明,相比于同类算法,该算法对最佳奇偶分配(optimum parity assignment,简称OPA)、分量和(sum of components,简称SoC)、多比特分配(multibit assignment steganography,简称MBA)等典型隐密算法以及EzStego,S-Tools4,Gif-it-up 等网络上常见隐密工具的检测效果更佳,时间效率更高,且具备通用隐密分析的能力. 相似文献
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