| 基于两域特征的图像信息隐藏通用分类算法 |
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| 引用本文： | 汪萍,刘粉林,罗向阳,王国栋.基于两域特征的图像信息隐藏通用分类算法[J].计算机研究与发展,2007,44(Z2):296-301. |
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| 作者姓名： | 汪萍 刘粉林 罗向阳 王国栋 |
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| 作者单位： | 信息工程大学信息工程学院,郑州,450002 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(863计划)
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河南省杰出青年科学基金
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河南省科技攻关项目 |
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| 摘 要： | 提出一种基于两域特征的通用分类算法以解决单域特征正确分类率不高的问题.该算法将DCT域上拉普拉斯分布参数的方差和小波系数的四阶矩作为特征;并将其作为非线性分类器--BP网络分类器--的输入.实验结果表明,该算法能有效区分出载体图像和常见的LSB,SLSB,LTSB,Stool和Jsteg等方法密写的载密图像,平均正确分类率为83.39%,对Jsteg,Stool等算法的正确分类率甚至高达90%以上;另外,还能同时检测BMP和JPEG两种格式的图像.
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| 关 键 词： | 图像隐写 隐写分析 分类 BP网络 域特征 图像信息隐藏 分类算法 Features Based Steganalysis Image Blind 格式 JPEG 同时检测 方法 Stool 载体图像 有效区 结果 实验 输入 网络分类器 线性分类器 |
| 修稿时间： | 2007年3月5日 |
A Classification Algorithm for Blind Image Steganalysis Based on Features in Two Domains |
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| Wang Ping,Liu Fenlin,Luo Xiangyang,Wang Guodong.A Classification Algorithm for Blind Image Steganalysis Based on Features in Two Domains[J].Journal of Computer Research and Development,2007,44(Z2):296-301. |
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| Authors: | Wang Ping Liu Fenlin Luo Xiangyang Wang Guodong |
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