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现今主流的图像隐写分析方法主要聚焦于设计检测特征,用以提高通用盲检测(UBD,Universal Blind Detection)模型的检测准确率,这类检测方法与待测图像无关,难以做到精准检测。本文在拥有大数据训练资源的前提下,研究了隐写对图像特征的影响,找出了隐写分析与图像特征之间的重要关系,基于此提出了一种为测试样本选择专用训练集的隐写分析方法。以经典的JPEG隐写算法nsF5和主流的JPEG隐写分析特征(CC-PEV、CC-Chen、CF*、DCTR和GFR)为例组织实验,结果表明本文方法的检测准确率高于其他同类方法。 相似文献
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